Gérer sa cpllection de livres numériques peut eêtre complexe.
Je ne suis pas codeur, et ceci est généré par openai.
il s'agit d'une expérience d'utilisation de l'IA pour automatiser le processus de nettoyage, taggage, etc.. Elle est basée sur mon setup (nas unraid) et sur mon cas d'usage (tagger correctement les magazines contenant plusieurs auteurs et nouvelles). Ce tuto/script utilise Calibre (en local ou sur un nas), et les livres sont destinés à être envoyés sur Kavita
Ce plugçin est adaptable pour un usage plus général. Non testé
Objectif Automatiser et enrichir le nettoyage, l’extraction et la structuration de vos métadonnées (romans, magazines, BD/comics) en s’appuyant sur un LLM et des index spécialisés (NooSFere, Open Library…).
Fonctions clés
Analyse de l’ebook
Extraction du sommaire, découpage automatique des magazines en nouvelles (via EPUB TOC ou OCR).
Détection du type de document (roman, magazine, BD) par classification LLM.
Extraction intelligente de métadonnées
Titre, auteur·e·s, série et numéro : le LLM lit la première page et/ou le sommaire et propose les valeurs.
Résumé et genres : génération ou correction de la notice courte.
Tags personnalisés (SF, techno, poétique, revue, etc.) via analyse sémantique.
Intégration d’APIs existantes
Recherche automatique sur NooSFere (pour la SF francophone), Open Library, Goodreads… et fusion des résultats.
Possibilité de re-scoring ou de tri par confiance via le LLM.
Workflow interactif et batch
UI Calibre : bouton “AI Metadata Assistant” → sélection des métadonnées à (re)générer → confirmation en lot.
Mode “headless” CLI pour intégration dans des scripts et Action Chains.
Écriture
Embed direct dans les fichiers (OPF interne, ComicInfo.xml).
Renommage automatique selon votre template (séries/volumes, magazines, etc.).
Architecture simplifiée
Frontend (PyQt) dans Calibre pour l’UI.
Backend Python
Module LLM (OpenAI / Anthropic / self-hosted)
Connecteurs NooSFere, OL, Amazon, ComicVine…
Gestion des EPUB/CBZ (EpubSplitter, ComicInfoHelper)
Cas d’usage
Import d’un dossier de magazines →
Le plugin détecte “magazine”, télécharge d’abord la notice principale (NooSFere), clone cette info dans chaque nouvelle après split, puis recalcule auteurs/titres par story.
Batch de romans →
LLM vérifie cohérence auteur/éditeur, complète résumé et téléscopage vers Open Library pour corriger l’ISBN.
Manga/Comics →
Récupération des volumes et couvertures HD via ComicVine/API, génération de tags personnage et univers.
Pourquoi un tel plugin ? Gain de temps : tout se fait en un clic ou en tâche planifiée (calibre-scheduler).
Précision et cohérence : LLM + sources spécialisées garantissent des métadonnées de qualité, standardisées et prêtes pour Kavita.
Flexibilité : on peut mixer les approches (LLM, NooSFere, plugins existants) selon le type de média.
Avec ce “AI Metadata Assistant”, Calibre deviendrait la vraie pierre angulaire de votre flux « incoming → nettoyage → export Kavita », minimisant les interventions manuelles et centralisant tout dans une seule interface.
English version
Managing your digital book collection can be complex. This is an experiment using AI to automate the process of cleaning, tagging, etc. It is based on my setup (NAS Unraid) and my use case (correctly tagging magazines containing multiple authors and short stories). This tutorial/script uses Calibre (locally or on a NAS), and the books are intended to be sent to Kavita.
This plugin can be adapted for more general use. Not tested.