Comment nous avons construit notre site web avec l’IA — étude de cas HD SofT : 13 langues, WordPress, automatisation et analytique

Cet article raconte comment, chez HD SofT, nous avons construit notre propre site web en exploitant l’intelligence artificielle — depuis une base Squarespace vers WordPress + Bricks Builder, en 13 langues, sur notre propre serveur, avec un pipeline de publication automatisé et de l’analytique. Et ce que nous avons appris en chemin.

Pourquoi nous avons quitté Squarespace

Notre ancien site reposait sur Squarespace. Il nous a longtemps rendu service, mais trois choses l’ont poussé vers la sortie :

• Le multilinguisme était trop coûteux et trop lourd. Nous sommes une société finlandaise de logiciels, mais nos projets se déroulent partout dans le monde. Nous voulions que notre contenu soit lisible en 13 langues — les fonctions multilingues de Squarespace ne s’y prêtaient pas sans une extension dédiée et un tarif mensuel en hausse continue.
• Nous étions verrouillés dans l’écosystème d’un seul prestataire. Nous voulions posséder la pile : la base de données, le serveur, le processus de déploiement et tout le contenu. C’est la seule manière d’expérimenter de nouvelles solutions d’IA et d’intégration sans nous limiter nous-mêmes.
• Le SEO et les recherches IA exigent du contrôle. Les données structurées (JSON-LD), llms.txt et les balises Open Graph propres à chaque page ne sont pas réalisables comme nous le voulions sur des services standardisés.

Nous avons décidé de tout reconstruire — et de tester en même temps, concrètement, jusqu’où vont les outils d’IA d’aujourd’hui lorsqu’une société de logiciels les utilise pour produire son propre site web de niveau professionnel.

Le choix de la pile : WordPress, Bricks et un VPS dédié

Nous avons choisi WordPress comme plateforme, Bricks Builder comme constructeur de pages et notre propre VPS comme serveur, dans un environnement basé sur Docker et Kubernetes.

• WordPress, parce que c’est un standard : API REST, Yoast SEO et dix années de bibliothèques de support pour tout ce dont nous avons besoin. En service : Yoast SEO, Redirection (redirections d’URL), Converter for Media (conversion WebP automatique) et AI Engine.
• Bricks Builder gère la couche visuelle. Décision importante : nous avons laissé tout le style (typographie, couleurs, espacements, grilles) sous le Theme Style de Bricks — nous ne codons pas en dur des pixels page par page. La machine (lire : l’IA) peut ainsi construire de nouveaux contenus qui s’intègrent à l’identité visuelle existante sans ajustement séparé.
• Notre propre VPS nous donne un contrôle total : les coûts sont prévisibles, le serveur est en Finlande, et nous pouvons y greffer des automatisations n8n et d’autres projets dans le même environnement.

Qu’avons-nous laissé de côté ? Les extensions multilingues. À la place, nous avons construit notre propre solution, dans laquelle chaque langue a sa propre page sous son chemin (par exemple /en/services/, /de/dienstleistungen/). La structure d’URL est simple, et les moteurs de recherche traitent les pages comme des entités distinctes, sans magie de traduction.

Production de contenu avec l’IA — un processus reproductible

Tout contenu repose sur un FI-master : la version finnoise originale, que nous écrivons et révisons à la main. C’est seulement une fois verrouillée que l’IA la traduit dans les 12 autres langues.

Concrètement, le processus se déroule ainsi :

1. Le FI-master est rédigé et relu manuellement. Le finnois exige un relecteur humain — les mots composés, la ponctuation et les nuances échappent souvent à l’IA.
2. Une fois le texte validé, nous exécutons un script de traduction qui produit une version dans toutes les langues nécessaires (en, de, es, fr, pt, pl, ro, tr, hi, ko, ar, fa).
3. Chaque traduction reçoit un méta-champ _hdsoft_translation_key qui pointe vers l’ID du billet FI-master. Le système sait ainsi quelles versions vont ensemble.
4. L’image mise en avant et la date de publication sont automatiquement copiées depuis le master, afin que les versions traduites soient visuellement cohérentes.

Les langues RTL (arabe, persan) reçoivent une attention particulière : attribut HTML dir="rtl", mise en page orientée dans le bon sens et relecture par un locuteur natif.

L’IA n’ajoute pas d’informations nouvelles, n’invente pas de chiffres et ne modifie pas le ton. Sa tâche est simple : traduire, pas réécrire.

Automatisation technique : API REST, mu-plugins et GitHub Actions

C’est ici que l’IA fait réellement gagner du temps.

Les pages sont construites via l’API REST. Dans Bricks, la structure d’une page est stockée dans le méta-champ _bricks_page_content_2 au format JSON. Lorsque nous voulons créer une nouvelle page de service, l’IA construit une structure JSON compatible Bricks (Section → Container → Block → Heading + Text), la POSTe via l’API REST, et la page est prête. La relecture peut se faire directement dans l’éditeur, mais l’essentiel du travail tient en une seule commande.

Les mu-plugins gèrent les tâches spéciales. En plus des briques standard, nous utilisons quelques mu-plugins maison :

• hdsoft-jsonld.php — génère des schémas SEO étendus (Service, SoftwareApplication, CreativeWork, ContactPage, FAQPage) par-dessus la base assurée par Yoast.
• hdsoft-tracking.php — balises Google Analytics, Lead Feeder et Bing Webmaster.
• hdsoft-domain.php — force toutes les URL affichées sur les pages vers le domaine final hdsoft.fi (évite les résidus d’URL lors de la bascule).
• hdsoft-llms.php — sert le fichier /llms.txt aux moteurs de recherche IA avec le bon charset UTF-8.

Tous les mu-plugins sont déployés automatiquement via GitHub Actions : un push sur la branche main et le runner applique le changement sur le cluster K8s. Aucune commande kubectl cp manuelle n’est nécessaire.

Un seul JS global gère la navigation multilingue. Un élément Code Bricks dans le template d’en-tête lit le code de langue de l’URL, traduit le menu, le pied de page et les liens précédent/suivant. Cela signifie que nous ne créons pas un en-tête par langue : nous mettons à jour un seul fichier lorsque nous ajoutons un nouveau service.

SEO et GEO intégrés dès la structure

Les recherches IA (ChatGPT, Perplexity, Claude, Bing Copilot) sont une autre catégorie que Google. Elles n’indexent ni ne classent des liens — elles lisent une page comme une synthèse et répondent directement à une question. Cela exige deux choses :

1. Des données structurées au format JSON-LD. Yoast s’occupe de l’essentiel de base (WebPage, Article, BlogPosting, BreadcrumbList, Organization). Notre hdsoft-jsonld.php ajoute les types spécialisés importants : Service pour les pages de service, SoftwareApplication pour les produits, FAQPage automatiquement lorsque le contenu comporte des motifs question/réponse.
2. llms.txt à la racine du site. C’est un court résumé de qui est l’entreprise, ce qu’elle fait et où trouver plus d’informations. Nous le tenons à jour chaque fois que nous ajoutons un nouveau service, produit ou projet.

La combinaison fonctionne : les recherches IA savent répondre correctement aux questions du type « que fait HD SofT », sans deviner ni nous confondre avec une autre entreprise.

En outre, chaque page comporte :

• un champ inLanguage dans le JSON-LD, généré à partir du préfixe d’URL ;
• une balise og:locale pour les versions traduites (fi_FI, en_US, de_DE …) ;
• des liens hreflang, lorsque toutes les traductions sont prêtes ;
• des paragraphes orientés réponse — courts, en format question/réponse, ce qui permet à l’IA d’en tirer une réponse en une phrase.

Analytique branchée dans la même opération

On ne peut pas améliorer un site web sans données. Nous avons immédiatement activé :

• Google Analytics 4 — trafic de base, canaux, pages, comportement.
• Google Search Console — visibilité organique, principales requêtes, problèmes d’indexation.
• Lead Feeder — identification au niveau de l’entreprise lorsqu’une personne consulte les pages de manière répétée depuis une plage IP identifiable.
• Bing Webmaster Tools — Bing reste pertinent, notamment sur les marchés B2B, et le Copilot de Microsoft s’appuie sur Bing.

Un élément en particulier : un snapshot marketing hebdomadaire. Nous avons écrit un script en ligne de commande qui récupère les données GA4 et celles de Search Console, les compare à la semaine précédente et imprime une synthèse Markdown : canaux, pays, top pages, top requêtes, deltas. Ce n’est pas un dashboard sophistiqué mais un reporting opérationnel, et il garantit que nous ne passions pas à côté d’une tendance.

Le pipeline assisté par IA offrait ici un avantage particulier : lorsqu’il faut formuler une requête GA4 ou Search Console dans la bonne structure, l’IA le fait en quelques lignes de code et nous restitue le résultat dans un format lisible.

Bascule DNS et suivi

Nous avons basculé le domaine de production vers hdsoft.fi le 4 mai 2026. Nous avons préparé la bascule ainsi :

• Nous avons construit 28 redirections depuis les anciennes URL Squarespace vers les nouvelles — toutes relatives, ce qui leur permet de survivre au changement de domaine.
• Les erreurs 404 ont été branchées dans GA4 comme événement dédié, afin de repérer rapidement les liens cassés.
• Le sitemap n’a été soumis à Search Console qu’après la bascule DNS, pas avant (sinon Google l’aurait marqué comme erroné).

Après la bascule, nous exécutons le snapshot marketing chaque semaine pendant les quatre premières semaines, puis une fois par mois. Nous repérons ainsi rapidement si une URL est restée en 404 ou si une page performe exceptionnellement bien (dans ce cas, on étoffe le contenu).

Ce que nous avons appris

Les enseignements les plus importants ne tiennent pas à la technique mais à la manière de travailler.

• Concevez les styles à un seul endroit avant que l’IA ne commence à produire du contenu. Le Theme Style et les Global Classes de Bricks sont les outils de l’IA : une fois la structure prête, la machine n’a plus qu’à remplir les blancs. Si vous laissez les styles ouverts, l’IA code en dur des pixels sur chaque page et le désordre s’installe.
• Verrouillez le FI-master avant les traductions. Si le master vit encore, les traductions ont le temps de dériver entre les générations. Une seule source de vérité — et les autres suivent.
• Vérification visuelle obligatoire. L’IA peut produire une page parfaite au niveau JSON mais qui apparaît en désordre à l’utilisateur. Lancez une capture d’écran via Playwright après chaque modification — c’est un humain qui lit, pas seulement un validateur.
• Le finnois exige un humain. Mots composés, ponctuation et ton : l’IA commet des erreurs qu’une machine ne détecte pas. Gardez un locuteur natif comme dernier maillon.
• Rassemblez le contexte dans un fichier unique. Nous avons un CLAUDE.md à la racine du dépôt : toutes les règles, outils, chemins et mécanismes de déploiement. Lorsqu’une session IA s’ouvre, elle commence par lire ce fichier. L’humain fait de même avant d’éditer : lisez les consignes pour ne pas repartir de zéro.

Au bout du compte, le meilleur outil d’IA est celui que l’utilisateur sait arrêter. La génération est peu coûteuse — l’assurance qualité est la partie décisive.

Vous voulez la même chose, clé en main ?

HD SofT réalise des projets de sites web et de contenu basés sur l’IA pour ses clients. Même méthode, même niveau de qualité, même contrôle : WordPress + Bricks, pipeline d’automatisation, multilinguisme et analytique — tout branché et opérationnel avant même la mise en ligne.

Pour en savoir plus : formulaire de contact, Marketing digital ou Développement logiciel.