Maîtriser
n8n & l'Automation

Introduction à n8n et à l'automatisation des processus

Comprendre l'écosystème de l'automatisation no-code, les cas d'usage métier et positionner n8n face aux alternatives (Make, Zapier). Vision globale du potentiel des workflows.

Installation et configuration de n8n

Installer n8n en local, configurer les variables d'environnement essentielles, créer son compte et accéder à l'éditeur.

Comprendre l'interface et les bases de n8n

Naviguer dans l'éditeur de workflows, découvrir le catalogue de nodes, comprendre le modèle de données JSON et exécuter son premier workflow de bout en bout.

Création de workflows et gestion des triggers

Maîtriser les déclencheurs : manuel, Webhook, Schedule (cron) et événement. Comprendre la logique de flux et les branchements conditionnels (IF, Switch).

Comprendre les Data Transformation Nodes

Utiliser les nodes Set, Function, Merge, Split In Batches et les expressions n8n pour filtrer, restructurer et transformer les données JSON entre les étapes d'un workflow.

Fiabilité et gestion des erreurs

Rendre un workflow fiable une fois qu'on ne le regarde plus : relances automatiques en cas d'échec, workflow Error Trigger pour être alerté dès qu'une exécution échoue, branche de repli, lecture des exécutions passées pour diagnostiquer et relancer, et idempotence pour qu'un webhook déclenché deux fois ne produise pas deux emails.

Communication des workflows avec les outils Google

Configurer OAuth2 avec Google, lire et écrire dans Google Sheets, créer et gérer des événements Google Calendar, envoyer des emails via Gmail — le tout depuis un workflow n8n.

Création et utilisation d'API avec les Webhooks

Exposer des endpoints HTTP depuis n8n via le node Webhook, sécuriser les appels entrants, consommer des APIs tierces avec HTTP Request, gérer l'authentification (API Key, Bearer, Basic Auth).

Création d'une interface pour déclencher un workflow

Construire un formulaire web simple (HTML/JS) ou utiliser le node Form de n8n pour créer une interface utilisateur permettant de lancer des workflows avec des paramètres personnalisés.

Scraping et collecte de données avec n8n

Extraire du contenu de pages web avec les nodes HTTP Request et HTML Extract, scraper des listes de données structurées et stocker les résultats en base ou fichier.

Utilisation de différents modèles d'IA (LLM et Vision)

Explorer les différents modèles LLM et Vision disponibles dans n8n. Utiliser les capacités multimodales pour analyser des images, captures d'écran ou documents visuels dans un workflow.

Introduction aux agents IA et aux system prompts

Comprendre la différence entre un simple appel LLM et un agent autonome. Configurer le node AI Agent de n8n, rédiger des system prompts efficaces, et choisir librement le modèle de son choix.

Association d'outils à un agent IA

Connecter des outils (tools) à un agent : recherche web, envoi d'email, lecture de base de données, appels API. Comprendre comment l'agent sélectionne et enchaîne les actions.

Comprendre les serveurs MCP

Introduction au protocole Model Context Protocol (MCP), différences avec les outils classiques, configurer un serveur MCP dans n8n et l'exposer à un agent IA pour étendre ses capacités.

Exécution de commandes sur la machine hôte

Utiliser le node Execute Command pour lancer des scripts shell, interagir avec le système d'exploitation et orchestrer des processus externes depuis n8n.

Utilisation du disque de la machine hôte

Lire, écrire et déplacer des fichiers sur le système de fichiers local, traiter des fichiers CSV, PDF ou images, et intégrer ces capacités dans des workflows automatisés.

Création d'un agent IA Telegram (communication vocale)

Construire un bot Telegram connecté à un agent IA : recevoir messages texte et vocaux, générer des réponses intelligentes et les renvoyer en audio via TTS.

Comprendre la théorie des systèmes RAG

Architecture Retrieval-Augmented Generation : pipeline chunking → embedding → stockage vectoriel → retrieval → génération. Cas d'usage et avantages par rapport au fine-tuning.

Création d'une base de données vectorielle avec Supabase

Configurer Supabase et son Vector Store intégré (pgvector), créer des tables vectorielles, comprendre les index et la recherche par similarité cosinus, intégrer la base dans un workflow n8n.

Utilisation des modèles d'embedding

Comprendre ce que sont les embeddings, utiliser différents modèles d'embedding au choix, générer et stocker des vecteurs dans Supabase depuis n8n.

Création d'une base de connaissances

Ingérer des documents (PDF, Notion, pages web) dans un pipeline RAG complet : parsing, chunking, embedding et indexation vectorielle — le tout automatisé avec n8n.

Création d'un agent IA utilisant une base de connaissances

Brancher la base vectorielle à un agent n8n pour créer un assistant capable de répondre à partir de vos propres documents, avec citation des sources et mémoire de conversation.