Bertelsmann, géant mondial des médias à l’origine de contenus influents comme les biographies de Barack Obama et Prince Harry ou des productions primées aux Oscars et aux Emmy (Poor Things, The Young Pope), faisait face à un défi majeur : l’éparpillement de ses ressources créatives. Avec des dizaines de marques et de plateformes gérant des livres, films, archives journalistiques ou tendances web, une question apparemment simple — comme « Quel contenu possédons-nous sur Barack Obama ? » — pouvait exiger des recherches fastidieuses dans des systèmes disparates, gaspillant temps et énergie créative.
Pour y remédier, l’AI Hub de Bertelsmann a développé un système multi-agents basé sur LangGraph, passant d’un prototype à une solution opérationnelle : le Bertelsmann Content Search. Ce système unifie la recherche sans centraliser les données, un projet irréaliste compte tenu de l’ampleur du groupe. À la place, il orchestrer des agents spécialisés qui explorent en parallèle les différentes bases de données (livres, documentaires, archives presse, etc.), chacun adapté aux spécificités de son domaine — métadonnées, formats ou classifications propres.
L’architecture repose sur un coordinateur intelligent qui analyse les requêtes en langage naturel (« Quels documentaires avons-nous sur les énergies renouvelables ? ») pour les aiguiller vers les agents pertinents. Ceux-ci interagissent avec des sources variées : bases vectorielles (Qdrant) pour la recherche sémantique, API structurées, ou graphes de relations. Les réponses sont ensuite synthétisées en insights cohérents, révélant des liens entre contenus et opportunités transplateformes. Un atout clé réside dans la modularité des agents, déployables comme API autonomes : une équipe peut ainsi intégrer un agent dédié à ses archives directement dans ses outils, tout en contribuant au système global.
Ce modèle élimine les silos, réduit les doublons de recherche et libère les créatifs des tâches logistiques. En automatisant la découverte de contenus, Bertelsmann optimise la collaboration entre ses divisions et accélère l’innovation, tout en préservant l’autonomie de chaque entité. Une approche scalable, où l’intelligence artificielle sert de catalyseur pour la créativité, sans imposer de refonte lourde des infrastructures existantes.