L’éditeur Gutenberg, intégré nativement à WordPress depuis 2018, a profondément changé la manière de concevoir et de mettre en page du contenu. En remplaçant l’ancien éditeur classique par un système de blocs modulaires, il permet de composer des articles ou des pages en combinant textes, images, vidéos, tableaux, boutons et autres éléments interactifs.
Aujourd’hui, l’évolution des outils d’intelligence artificielle ouvre une nouvelle étape : il n’est plus seulement possible de générer du texte, mais aussi du code Gutenberg complet. Ce changement de paradigme offre un contrôle simultané sur le fond et sur la mise en forme, et ouvre la voie à de nouvelles stratégies d’automatisation et d’optimisation de la production de contenu web.
Comprendre le potentiel du code Gutenberg généré par l’IA
Gutenberg est l’éditeur visuel natif de WordPress, conçu pour mettre en forme du texte et insérer des éléments multimédias comme des images, vidéos, galeries, colonnes ou tableaux.
Derrière chaque page ou article créé avec Gutenberg se cache un code complet — mélange de HTML et de balises spécifiques — qui décrit non seulement le contenu, mais aussi sa structure et sa présentation. Ce code peut être copié depuis l’éditeur et réutilisé tel quel.
Exemple de code Gutenberg:
<!-- wp:paragraph -->
<p> via une automatisation #N8N, récupérer le code brut, le passer à un #LLM local (gratuit) et réinjecter sur le site anglais en gardant la mise en page. J’ai le HTML rendu, mais 😤 pas le vrai code #Gutenberg …</p>
<!-- /wp:paragraph -->
<!-- wp:image {"lightbox":{"enabled":true},"id":19496,"sizeSlug":"large","linkDestination":"none"} -->
<figure class="wp-block-image size-large"><img src="<https://wpdistrib.fr/wp-content/uploads/2025/08/WPDISTRIB_▶️_WPDistrib_FR__EN_V0.1_-_n8n_-_Google_Chrome_R15GAgP9dV_1512x635-1024x430.webp>" alt="" class="wp-image-19496"/></figure>
<!-- /wp:image -->
Ce code n’est pas visible directement : l’éditeur Gutenberg affiche uniquement le rendu visuel des blocs. Pour le consulter, il faut passer en mode “Éditeur de code” (raccourci Ctrl + Shift + Alt + M), qui révèle la structure complète et les balises associées à chaque élément.
Pouvoir générer ce code automatiquement avec l’IA change la donne : cela permet de manipuler et d’automatiser simultanément le texte, la structure des blocs et les styles associés. Les possibilités vont de la simple duplication de modèles à la traduction multilingue sans perte de mise en page, en passant par la création de templates complexes ou l’assemblage dynamique de contenus sur mesure.
Automatiser les traductions sans casser la mise en page
Traditionnellement, traduire une page WordPress avec Gutenberg est une opération fastidieuse : il faut copier les blocs depuis la version originale (par exemple en français), créer une nouvelle page dans la langue cible, puis coller bloc par bloc le texte traduit. Même avec une traduction générée par une IA, cette méthode implique de nombreux allers-retours entre l’éditeur et l’outil de traduction, multipliant les Ctrl+C / Ctrl+V et consommant beaucoup de temps et d’énergie.
Une approche beaucoup plus efficace consiste à demander à l’IA non seulement de traduire le texte, mais aussi de réintégrer la traduction directement dans le code Gutenberg fourni à partir de la version originale. Résultat : en collant ce code dans l’éditeur WordPress, on obtient immédiatement la page traduite, parfaitement mise en forme, sans retouches manuelles sur la structure ou le style.
Le potentiel ne s’arrête pas là : en connectant cette méthode à des outils d’automatisation comme n8n, il devient possible de créer des flux complets de traduction, exécutés automatiquement. On peut ainsi envisager de passer d’un site monolingue à un site multilingue, avec de nouvelles versions ajoutées au fil du temps.
Enfin, pour réduire les coûts liés à l’utilisation d’IA en ligne (paiement des tokens), on peut héberger son propre modèle de langage (LLM) sur un serveur personnel, par exemple via Docker, à condition de disposer d’un GPU suffisamment puissant. Dans ce cas, la traduction et l’injection du code deviennent entièrement gratuites, mis à part le temps machine et l’investissement initial dans le matériel.
Remplir automatiquement des fiches produits ou fiches techniques
Utiliser un gabarit Gutenberg préformaté et injecter automatiquement les données à partir de sources brutes (site fabricant, test produit…).
Cas d’usage : catalogues e-commerce, fiches comparatives, pages de spécifications.
🎥 Exemple concret :
[Automatiser la mise en page WordPress avec un GPT personnalisé et du code Gutenberg]
Cette vidéo de Cédric Girard montre comment un GPT personnalisé peut générer une fiche technique complète à partir d’un simple texte, en conservant intégralement la mise en forme.
📋 Points clés :
- Création d’un modèle réutilisable avec colonnes, listes et tableaux.
- Récupération du code Gutenberg complet du modèle.
- Configuration précise d’un GPT pour respecter la structure.
- Collage direct du code généré dans WordPress, prêt à publier.
Source : Cédric Girard — WordPress : Comment générer des contenus mis en page avec ChatGPT ?, YouTube, 13 août 2025 — Lien direct
Générer automatiquement des templates et assembler des contenus modulaires
L’accès direct au code Gutenberg ouvre une perspective nouvelle : celle de pouvoir décrire un besoin de page et laisser l’IA générer la structure complète, prête à être publiée. Avec un modèle correctement entraîné aux spécificités de votre environnement WordPress, il devient possible de créer en quelques minutes des landing pages, pages vitrines ou présentations d’activités, tant que la mise en page ne repose pas sur des blocs trop complexes.
Cette approche démontre que, même si WordPress n’intègre pas d’IA en natif, il n’en a pas besoin : l’IA peut travailler en amont pour produire le code Gutenberg, qui est ensuite simplement injecté dans l’éditeur.
En ajoutant une couche d’automatisation, cette méthode devient un atout considérable pour les agences web — y compris les petites structures. Il suffit de formuler un prompt précis, ou même de dicter à la voix les besoins du client, pour que l’IA génère automatiquement les pages du site. Les cycles de production s’accélèrent, tout en maintenant un haut niveau de personnalisation.
Enfin, l’IA peut aller plus loin en réalisant des analyses préliminaires : étude des pages concurrentes, repérage des éléments qui fonctionnent, identification des axes de différenciation. Elle peut alors assembler les blocs et modules Gutenberg de manière à proposer non seulement un rendu efficace, mais aussi original et optimisé pour l’objectif visé.
Générer du contenu formaté à partir de commandes vocales
L’utilisation de la voix comme point de départ pour produire du contenu web structuré ouvre des perspectives particulièrement intéressantes. Un compte rendu de réunion, par exemple, peut être enregistré puis automatiquement transcrit en texte et mis en forme sous WordPress grâce au code Gutenberg.
De la même manière, il est possible de capturer des prises de notes sur le terrain, des interviews, ou des briefs clients dictés à la volée, puis de les transformer en pages ou articles prêts à publier.
Il faut néanmoins rester attentif aux limites actuelles de la reconnaissance vocale : les erreurs de transcription ou les incohérences sont encore fréquentes, et un post-traitement ou une étape de validation humaine peut s’avérer nécessaire avant intégration. Un premier passage d’analyse automatique pourrait aussi signaler les zones à corriger.
Les usages potentiels sont variés :
- Création de contenus récurrents : rapports hebdomadaires, mises à jour de projets, notes de suivi.
- Génération multilingue : dictée dans une langue, traduction et intégration directe dans la mise en page.
- Production rapide de pages principales : comme évoqué dans l’exemple précédent, une description orale complète des besoins d’un site peut suffire à générer sa structure.
- Supports de communication : communiqués de presse, fiches événement, newsletters, tous créés à partir d’un brief audio.
En combinant transcription vocale, génération de code Gutenberg et automatisation, la voix devient un véritable outil de production de contenu à grande vitesse.
Migrer ou reconstruire des contenus en blocs Gutenberg
La génération automatique de code Gutenberg ne se limite pas à la création de nouvelles pages : elle peut aussi servir à convertir et remettre en forme des contenus existants. Une documentation en PDF ou en Word, par exemple, peut être extraite, transformée et publiée directement dans WordPress, sous forme de pages ou d’articles parfaitement structurés.
Cette approche permet de transformer rapidement une base documentaire hors ligne en ressource web accessible et consultable, sans devoir tout recréer manuellement bloc par bloc.
Il est également intéressant de noter que Gutenberg interprète parfaitement le Markdown : coller du contenu au format Markdown dans l’éditeur le convertit automatiquement en blocs appropriés. Cela ouvre la porte à des intégrations fluides depuis des outils de gestion de contenu comme Notion, qui proposent l’export ou le copier-coller en Markdown.
Les bénéfices sont multiples :
- Réutiliser des contenus existants (rapports, guides, fiches techniques) en leur donnant un nouveau format web.
- Standardiser la mise en page à partir d’une structure prédéfinie, même pour des sources hétérogènes.
- Intégrer des contenus issus d’outils collaboratifs (Notion, Obsidian, etc.) en conservant titres, listes et liens.
En résumé, cette méthode permet de passer efficacement d’un format figé à un contenu interactif et modifiable dans WordPress, tout en exploitant pleinement les capacités de Gutenberg.
Personnaliser un modèle unique et assembler automatiquement des contenus modulaires
La génération automatique de code Gutenberg permet non seulement de décliner un même gabarit en de multiples variations, mais aussi d’assembler des éléments modulaires pour enrichir chaque version. Les contenus peuvent provenir de sources internes ou externes : commentaires clients, notations produits, extraits d’articles… récupérés via scraping ou API, puis réinjectés avec le bon formalisme directement dans Gutenberg.
En combinant ce principe de variation en masse et l’assemblage de blocs, on peut produire rapidement des pages plus ou moins complexes, avec des designs cohérents et attractifs. L’intérêt est double :
- Adapter le contenu (textes, données, médias) pour cibler différents publics, régions ou produits.
- Contrôler la mise en page afin de conserver une identité visuelle harmonisée.
Une fois ces techniques maîtrisées, les possibilités s’élargissent considérablement : il devient envisageable de générer, quasiment from scratch, des sites web complets en un temps record, tout en minimisant les interventions humaines. Bien que cette puissance puisse être utilisée à des fins discutables, elle représente, dans un cadre éthique, un levier de productivité exceptionnel pour déployer rapidement des projets éditoriaux ou marketing à grande échelle.
🌀 Code Gutenberg et IA : un levier stratégique… à personnaliser et à entraîner
La génération automatique de code Gutenberg permet de gagner un temps considérable tout en préservant la cohérence visuelle des contenus. Mais pour exploiter pleinement ce potentiel, l’IA doit être entraînée, réglée et affinée en fonction de l’environnement WordPress exact dans lequel elle opère.
Ce travail d’optimisation passe par :
- 📦 Extensions installées : certaines modifient la structure ou ajoutent des attributs spécifiques (ex. Twentig pour animations et effets visuels).
- ⚙ Blocs personnalisés : leur syntaxe doit être comprise et respectée.
- 📝 Règles internes : conventions éditoriales, styles visuels, formats d’images à intégrer dans les instructions.
Les outils IA évolués — comme ChatGPT en version payante avec ses “projets” où l’on peut stocker prompts et documents de référence — facilitent ce processus. On peut aussi opter pour des LLM open source (ex. Llama 3) hébergés en local avec AnythingLLM sous Docker, pour garder la maîtrise des données et adapter l’entraînement au besoin.
Dans mon contexte actuel, cette démarche s’oriente d’abord vers l’automatisation des traductions : j’ai un site anglais à alimenter, et produire du contenu multilingue est une tâche longue, coûteuse en énergie et à faible retour immédiat au lancement. La génération automatisée de traductions intégrées dans le code Gutenberg est donc une priorité stratégique.
En parallèle, je souhaite tester l’entraînement d’une IA sur des blocs et sections types de pages vitrines, afin de pouvoir les générer directement via des prompts vocaux. Cette approche pourrait permettre de produire rapidement des pages complètes à partir de commandes dictées, offrant un gain de temps et de fluidité particulièrement intéressant.