Comment créer un podcast avec Google NotebookLM ? Un article ? Un bouquin?
Ma méthode étape par étape
C’est quoi NotebookLM?
Alors, parlons de NotebookLM. Si vous avez déjà utilisé des trucs comme Smart Compose (vous savez, ces suggestions automatiques dans Gmail), vous savez déjà que Google est plutôt doué pour intégrer l’IA dans notre quotidien.
Avec NotebookLM, Google pousse encore plus loin. L’idée ? Vous aider à structurer vos documents – qu’il s’agisse de vidéos YouTube, de notes de réunion, ou d’articles – et à en tirer des podcasts, des articles, voire un bouquin complet.
Vous lui balancez vos contenus, il les analyse et vous aide à découvrir des connexions auxquelles vous n’auriez peut-être pas pensé, tout en vous offrant des formats variés pour les exploiter (genre des résumés audio ou écrits).
Bref, c’est un assistant virtuel un peu stylé qui peut transformer un amas de documents en contenu prêt à être publié.
Question privacy ? Et bien on est pas à l’abris que tous les jeux de données soumis ne servent pas à entraîner leur modèle.
Cas pratique : mon podcast Tech Sources
On va prendre comme cas concret mon propre projet. Je veux générer un podcast qui commente l’ensemble des épisodes de toute la dernière saison de Tech Sources, mon émission qui est elle-même un podcast.
Ensuite, je vais utiliser NotebookLM pour créer un article de synthèse qui résume les grandes idées abordées tout au long de la saison.
Enfin, à partir de toutes les sources que je vais lui soumettre, je veux que l’outil m’aide à tirer un livre complet basé sur les épisodes de Tech Sources, des notes de mon émission, et des sources citées par mes invités.
🎙️ Podcast
Google NotebookLM est un outil qui permet de transformer vos documents en podcasts synthétiques. Voici un guide pratique pour utiliser cette fonctionnalité et créer des podcasts à partir de vos contenus, le tout via l’interface intuitive de NotebookLM.
Étape 1 : Charger vos documents
Le processus de création commence par l’importation de vos documents. Cela peut inclure des articles, des essais, des recherches, ou même des notes personnelles. L’interface de NotebookLM est très simple : il vous suffit de faire glisser et déposer les fichiers directement dans la plateforme.
Astuce : Vous pouvez importer une grande variété de documents pour générer des discussions audio. Plus vous ajoutez de contenu, plus les possibilités de synthèse sont riches et variées.
Étape 2 : Explorer vos contenus avec l’IA
Une fois les documents chargés, NotebookLM devient votre assistant IA. L’outil est capable de traiter vos documents pour en extraire les grandes lignes et générer des analyses intelligentes.
Pour ma part, tous mes podcasts sont aussi disponibles sur YouTube, donc il me suffit simplement de partager les liens YouTube dans NotebookLM. Comme YouTube fait partie de l’environnement Google, l’outil va automatiquement aller chercher les transcripts générés par les podcasts hébergés sur YouTube. Pratique, non ?
Si toutefois vos podcasts ne sont pas sur YouTube (ce qui est probablement le cas pour la plupart des podcasteurs), vous pouvez aussi utiliser Apple Podcasts, qui propose normalement des transcripts intégraux de tous vos épisodes. Si vous rencontrez des difficultés à récupérer les transcripts, pas de souci ! Il existe d’autres solutions comme Substack – l’outil que j’utilise pour cette newsletter – qui permet gratuitement d’uploader un fichier audio et d’en obtenir le transcript.
Une fois que vous avez obtenu le transcript, vous pouvez simplement l’injecter dans NotebookLM en tant que source. Il sera ensuite utilisé pour générer le podcast par l’outil.
Egalement, vous pouvez poser des questions précises sur vos documents ou demander à NotebookLM de trouver des connexions entre différentes sources.
L’outil vous donnera une réponse, que vous pouvez ensuite convertir en note. Cette note peut être sauvegardée, épinglée, et ainsi devenir une nouvelle source que vous pourrez utiliser pour la génération de votre podcast.
Exemple : Demandez à l’IA de détecter des thèmes communs entre vos documents. Cela peut révéler des liens que vous n’auriez pas vus vous-même.
Étape 3 : Créer un podcast avec « Audio Overview »
C’est ici que la magie opère. En sélectionnant l’option “Audio Overview”, vous pouvez générer un podcast qui résume vos documents de manière fluide et engageante. Deux voix d’IA discuteront de vos contenus comme dans un véritable podcast, rendant l’expérience vivante et interactive.
Avantage : Cette fonctionnalité vous permet de transformer des documents longs et complexes en un contenu audio facile à écouter, ce qui est parfait pour les apprenants auditifs ou pour ceux qui préfèrent écouter plutôt que lire.
et en quelques secondes…
Au final, j’ai publié un article spécial récap’ de la dernière saison de Tech Sources. Durée de l’affaire ? 1h grand max je dirai.
Astuce Français => Anglais
Puisque NotebookLM est uniquement disponible en anglais pour le moment, je n’avais pas envie d’intégrer un épisode en anglais dans Tech Sources, qui est entièrement en français. J’ai donc créé un podcast séparé, que j’ai intitulé Tech Curators.
Ce podcast me permet d’inclure tous les épisodes générés avec NotebookLM, qui sont essentiellement des commentaires en anglais sur mes podcasts en français, ainsi que des récapitulatifs des thèmes abordés. Cela me permet de garder une cohérence linguistique dans Tech Sources tout en exploitant le potentiel de l’outil.
Conclusion
NotebookLM offre une façon innovante et simple de transformer des documents en podcasts, facilitant ainsi la révision ou l’apprentissage de nouveaux sujets. En quelques étapes simples, vous pouvez créer du contenu audio de qualité à partir de vos propres textes.
📰 Article
Utilisation de NotebookLM pour rédiger des articles et newsletters : Cas concret
Il s’avère que NotebookLM n’est pas seulement intéressant parce qu’il génère des podcasts. Ce qui le rend vraiment bluffant, c’est la manière dont il crée une conversation intelligente entre deux animateurs virtuels. Non seulement les voix sont si réalistes qu’on pourrait croire à une discussion entre deux humains, mais la fluidité de leurs échanges est impressionnante. Ces animateurs se répondent, rigolent, et ajoutent même des émotions dans leur voix, rendant la conversation très naturelle.
Lorsque je rédige un article ou une newsletter, je trouve que cette approche de discussion casual entre deux personnes sur un thème précis peut être un excellent support de script. C’est d’ailleurs comme cela que j’utilise NotebookLM pour écrire mes newsletters, en particulier pour ma newsletter Hash Tech.
Exemple concret : la newsletter Hash Tech
Hash Tech est une newsletter qui décrypte chaque semaine 4 ou 5 concepts tech qui font le buzz. Parfois, des termes émergent dans le monde de la tech et il peut être difficile de les comprendre immédiatement (comme ce fut le cas avec les LLM ou maintenant avec les SLM). Mon objectif avec cette newsletter est de rendre ces concepts accessibles, en les expliquant de manière simple, comme si je les expliquais à un enfant de 5 ans (enfin 10 plutôt ;)
Voici comment j’utilise NotebookLM pour ça :
Étape 1 : Collecter et importer mes sources
À la fin de la semaine, après avoir effectué ma curation des tendances, j’importe toutes les sources brutes que j’ai rassemblées (articles, vidéos YouTube, etc.) dans NotebookLM. Il est important pour moi d’utiliser des sources brutes, non éditées, pour conserver l’intégrité des informations.
Étape 2 : Générer une discussion via le podcast
Je n’utilise pas forcément NotebookLM pour l’audio final, mais plutôt pour la structure de la discussion qu’il génère autour des sources que j’ai injectées. Cette conversation me sert ensuite de base pour écrire ma newsletter.
Étape 3 : Obtenir le transcript de la discussion
Une fois le podcast généré, je récupère le transcript avec Substack, qui permet de télécharger gratuitement l’audio et d’en extraire un transcript.
Étape 4 : Reformuler avec ChatGPT
Ensuite, je prends ce transcript et je l’injecte dans ChatGPT (j’ai plus confiance en sa capacité à structurer correctement le texte pour l’instant). Je demande à l’outil de reformuler le texte à la première personne, tout en conservant l’esprit naturel et fluide de la conversation entre les deux animateurs.
Étape 5 : Finaliser la newsletter
Grâce à ce processus, je me retrouve avec une trame bien structurée et adaptée à mon style, que je peux ensuite peaufiner pour la version finale de ma newsletter.
Ce processus est un excellent moyen d’exploiter NotebookLM pour créer non seulement des podcasts, mais aussi des articles ou newsletters structurés et engageants, tout en gardant un ton conversationnel.
Et cerise sur le gâteau, j’ai aussi un beau podcast de prêt que je peux partager avec la newsletter !
📕 Livre
Créer un livre à partir d’un podcast avec NotebookLM : Cas concret TechSource
J’avais envie de tirer un livre de la dernière saison de Tech Sources, mon podcast dans lequel des experts de la tech partagent leurs sources de veille. Chaque épisode regorge d’informations précieuses, et bien que les show notes soient utiles, elles ne reflètent pas complètement toute la richesse des discussions. De plus, certaines sources sont mentionnées plusieurs fois dans différents épisodes, ce qui montre leur pertinence croissante au fil du temps.
L’idée était donc d’utiliser NotebookLM pour exploiter tous ces contenus et en extraire un livre. Le processus ne se fait pas d’un coup, mais avec un peu de méthode, il devient tout à fait réalisable. Voici comment je m’y prends.
Étape 1 : Générer une trame de chapitres
Je commence par utiliser ChatGPT pour créer un prompt sur mesure. Je lui demande d’écrire un prompt en lui donnant les informations clés : “Tu es un auteur expérimenté, voici le sujet du podcast, le public cible, etc.” Ensuite, ChatGPT génère un prompt qui va m’aider à structurer mon livre, c’est-à-dire à dégager une trame avec des chapitres et des sous-chapitres basés sur le contenu des épisodes du podcast.
Tu es un auteur expérimenté chargé de transformer une série de transcripts de podcasts en un livre structuré, engageant et instructif. Les épisodes de ces podcasts dont les transcripts sont en pj consistent en des interviews avec des professionnels, des analystes, des futuristes, des innovateurs et des experts en veille sur les tendances et technologies émergentes. Ces contenus sont orientés B2B (business-to-business), avec des discussions centrées sur les stratégies d’innovation, les défis de la transformation numérique, la prospective technologique, et les pratiques d’anticipation dans les entreprises. Le livre doit s’adresser à un public professionnel composé de dirigeants, responsables innovation, C-level, et décideurs technologiques.Le style d’écriture devra ressembler à celui d’auteurs comme Tim Ferriss, Simon Sinek, ou même Peter Thiel, où chaque chapitre combine anecdotes, expériences personnelles et analyses stratégiques pour aider le lecteur à tirer des enseignements pratiques et actionnables pour leur organisation.Étape 2 : Injecter la trame dans NotebookLM
Une fois le prompt en main, je l’injecte dans NotebookLM. Cela me permet d’obtenir une proposition de structure de livre avec des chapitres et des sous-chapitres. Cette trame n’est pas figée : je peux la modifier, la challenger, et surtout, créer des notes à partir de cette trame pour les utiliser comme nouvelles sources dans NotebookLM.
Étape 3 : Rédiger chaque sous-chapitre
Avec ma trame en place, je commence à écrire chaque sous-chapitre. Pour chaque partie, je demande à NotebookLM de rédiger en s’appuyant sur les transcripts des épisodes du podcast. Il est important qu’il cite un maximum de références provenant des discussions avec mes invités. Ainsi, chaque sous-chapitre est enrichi par les sources mentionnées par les experts au fil des épisodes.
A date, Notebook me sort ça de manière brut - ça demande un sérieux travail de vérification et de peaufinage mais le gain de temps pour poser les bases est monstrueux je trouve :
Les outils et les méthodes pour organiser sa veille, filtrer l'information et identifier les sources pertinentes
Ce chapitre explore les outils et les méthodes pour organiser sa veille, filtrer l'information et identifier les sources pertinentes, en s'appuyant sur les témoignages de divers experts interrogés dans les podcasts Tech Source. L'objectif est de passer du bruit au signal et de maîtriser l'océan d'informations auquel nous sommes confrontés quotidiennement.
I. La nécessité d'une veille structurée
Dans un monde où l'information est omniprésente, la veille est devenue une activité indispensable pour se maintenir à jour et prendre des décisions éclairées. Cependant, cette abondance d'information peut rapidement se transformer en infobésité, un phénomène qui se traduit par une surcharge cognitive et une incapacité à traiter efficacement l'information [1].
Pour éviter de se noyer dans un flot ininterrompu de données brutes, il est crucial d'adopter une démarche structurée et organisée. Il ne s'agit plus seulement de consommer de l'information, mais bien de la filtrer, la trier, la hiérarchiser et la synthétiser pour en extraire la substantifique moelle.
II. Les Outils au service de la veille
Face à ce défi, les outils numériques jouent un rôle crucial. Les experts interrogés par Tech Source révèlent une palette d'outils qui peuvent être regroupés en plusieurs catégories :
A. Agrégateurs de flux RSS (Flux RSS : Really Simple Syndication):
Les flux RSS permettent de s'abonner aux mises à jour de sites web et de blogs. Au lieu de visiter manuellement chaque site, l'agrégateur récupère automatiquement les nouveaux contenus et les affiche dans un seul endroit. Parmi les agrégateurs de flux RSS, on retrouve :
Feedly utilisé par Bruno Fridlansky : Offre une interface conviviale et de nombreuses options de personnalisation. [2]
Inoreader plébiscité par Frédéric Cavazza et Bruno Fridlansky pour sa fiabilité et sa version gratuite performante. [3]
B. Outils de bookmarking et de lecture différée:
Ces outils permettent de sauvegarder des articles, des vidéos ou des pages web pour les consulter plus tard. Ils offrent souvent des fonctionnalités d'organisation, comme des tags, des dossiers ou des notes.
Pocket, recommandé par Frédéric Cavazza, permet une lecture immersive sans distraction. [4]
Instapaper (non mentionné dans les sources, mais alternative populaire) propose des fonctionnalités similaires.
Étape 4 : Gérer les références et citations
Une des forces de NotebookLM est sa capacité à générer des références précises. Pour chaque citation, il crée un lien direct vers la source d’origine. Cependant, comme ces notes de bas de page ne peuvent pas être copiées en dehors de l’outil, je lui demande de me fournir des citations textuelles que je peux utiliser directement dans mon manuscrit. Cela rend le texte plus vivant et me permet de créer un livre plus riche en références.
Avec cette méthode, je peux progressivement structurer et écrire mon livre en exploitant tout le potentiel de mes podcasts. L’UX de NotebookLM est particulièrement bien adaptée pour ce type de projet à long terme, notamment grâce à sa gestion des sources et des références.
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