Votre banque de workflows N8N

Ce workflow n8n a pour objectif d'automatiser la gestion des captures d'écran de pages web et leur intégration dans Google Sheets. Il s'adresse aux équipes marketing et aux entreprises qui souhaitent améliorer leur suivi visuel des contenus en ligne. Grâce à cette automatisation n8n, vous pouvez facilement récupérer des URLs, prendre des captures d'écran, et les stocker dans Google Drive tout en mettant à jour vos feuilles de calcul. Le processus commence par un déclencheur programmé qui récupère la liste des pages web à surveiller depuis Google Sheets. Ensuite, chaque URL est traitée pour prendre une capture d'écran via une requête HTTP. Les captures d'écran sont ensuite téléchargées et stockées dans Google Drive. Si des modifications sont détectées, le workflow met à jour les images de base dans Google Sheets. Ce système permet non seulement de gagner du temps, mais aussi de réduire les erreurs humaines liées à la gestion manuelle des images. En intégrant cette solution, les entreprises peuvent améliorer leur efficacité opérationnelle et garantir une documentation visuelle à jour de leurs contenus en ligne.

Ce workflow n8n a pour objectif de détecter des anomalies dans un ensemble de données concernant les cultures. Dans un contexte où l'agriculture de précision devient essentielle, ce type d'automatisation n8n permet aux agriculteurs et aux chercheurs de surveiller la santé des cultures en temps réel. En intégrant des outils d'analyse avancés, ce workflow facilite la prise de décision éclairée pour optimiser les rendements et réduire les pertes. Étape 1 : Le workflow commence par un nœud de type 'Sticky Note' pour introduire le contexte. Ensuite, l'étape 2 utilise une requête HTTP pour intégrer une image, suivie par l'étape 3 qui calcule la similarité des médoïdes à l'aide d'une autre requête HTTP. L'étape 4 compare les scores obtenus grâce à un code Python, tandis que l'étape 5 ajoute une autre note sticky pour des annotations. Les étapes suivantes incluent la définition des variables pour les médoïdes, l'analyse des clusters étiquetés, et le comptage total des points dans la collection. Chaque crop est analysé individuellement via des requêtes HTTP, permettant une évaluation précise des données. Ce processus aboutit à une visualisation claire des résultats, essentielle pour les décisions stratégiques. En intégrant ce workflow, les utilisateurs bénéficient d'une meilleure visibilité sur l'état de leurs cultures, réduisant ainsi les risques d'anomalies non détectées et améliorant la rentabilité de leurs opérations agricoles.

Ce workflow n8n a pour objectif d'automatiser le processus d'upload de données en batch vers Qdrant à partir de Google Cloud Storage. Il est particulièrement utile pour les entreprises qui gèrent des ensembles de données volumineux, comme celles du secteur agricole, souhaitant détecter des anomalies dans leurs cultures. Grâce à cette automatisation n8n, les utilisateurs peuvent facilement intégrer des images de cultures dans leur base de données Qdrant, ce qui permet d'optimiser l'analyse des données et de gagner un temps précieux. Le workflow commence avec un déclencheur manuel, permettant à l'utilisateur de tester le flux à la demande. Ensuite, il utilise le service Google Cloud Storage pour récupérer les données nécessaires. Une fois les données récupérées, le workflow procède à la création d'une collection dans Qdrant, après avoir vérifié si celle-ci existe déjà. Les images de cultures sont ensuite intégrées via une requête HTTP, suivie d'un traitement pour générer des identifiants uniques pour chaque point de données. Les données sont ensuite préparées au format requis par l'API de Qdrant avant d'être uploadées en batch. Les bénéfices business de ce workflow incluent une réduction significative des erreurs humaines lors de l'upload de données, une amélioration de la rapidité d'accès aux informations et une meilleure gestion des ressources. En intégrant ce type d'automatisation, les entreprises peuvent se concentrer sur l'analyse des données plutôt que sur des tâches répétitives.

Ce workflow n8n a pour objectif d'automatiser la gestion des tâches dans Todoist, permettant ainsi aux utilisateurs de mieux organiser leur travail au quotidien. Dans un contexte professionnel où la gestion du temps est cruciale, ce workflow s'adresse à toute équipe ou individu cherchant à optimiser leur productivité. En intégrant des fonctionnalités de planification et de catégorisation, ce processus facilite la priorisation des tâches et réduit le risque de surcharge de travail. Étape 1 : le déclencheur de planification active le workflow à des intervalles définis. Étape 2 : le nœud 'Get inbox tasks' récupère toutes les tâches de la boîte de réception dans Todoist. Étape 3 : une condition vérifie si la tâche n'est pas une sous-tâche, permettant ainsi de filtrer les éléments pertinents. Étape 4 : les tâches sont ensuite catégorisées à l'aide du nœud 'Categorize', qui utilise OpenAI pour analyser et classer les tâches en fonction de leur contenu. Étape 5 : les priorités des tâches sont mises à jour grâce au nœud 'Update priority in todoist', garantissant que les éléments les plus importants sont traités en premier. Enfin, des notes autocollantes sont créées pour visualiser les informations clés. En mettant en place ce workflow, les utilisateurs bénéficient d'une gestion des tâches plus fluide et d'une réduction significative du temps passé à organiser leur travail.

Ce workflow n8n a pour objectif de faciliter la gestion des messages sur Telegram en intégrant des fonctionnalités d'intelligence artificielle via OpenAI. Dans un contexte où les entreprises cherchent à améliorer leur communication avec les utilisateurs, ce workflow permet de répondre automatiquement aux messages reçus sur Telegram, tout en créant des utilisateurs dans une base de données Supabase si nécessaire. Cela peut être particulièrement utile pour les équipes de support client ou de marketing qui souhaitent automatiser leurs interactions tout en offrant une expérience personnalisée. Étape 1 : Le déclencheur du workflow est un message reçu sur Telegram, géré par le nœud 'Get New Message'. Étape 2 : Le message est ensuite traité par le nœud 'OPENAI - Create thread', qui crée un fil de discussion pour la réponse. Étape 3 : Le workflow vérifie si l'utilisateur existe déjà dans la base de données Supabase via le nœud 'Find User'. Si l'utilisateur n'existe pas, le nœud 'Create User' est activé pour l'ajouter. Étape 4 : Les messages sont ensuite récupérés et envoyés à l'utilisateur grâce aux nœuds 'OPENAI - Get messages' et 'OPENAI - Send message'. Les bénéfices de cette automatisation n8n incluent une réduction significative du temps de réponse aux utilisateurs, une gestion efficace des interactions, et une amélioration de la satisfaction client. En intégrant OpenAI, ce workflow permet également d'offrir des réponses pertinentes et adaptées, augmentant ainsi la valeur ajoutée pour l'utilisateur final.

Ce workflow n8n a pour objectif d'automatiser le traitement des fichiers PDF reçus par email, permettant ainsi de gérer efficacement les documents importants. Dans un contexte professionnel où la gestion documentaire est cruciale, ce workflow s'adresse aux équipes administratives et aux gestionnaires de projets qui souhaitent simplifier le traitement des pièces jointes. Lorsqu'un email est reçu, le déclencheur 'On email received' active le processus. Ensuite, le workflow vérifie si l'email contient des pièces jointes via le noeud 'Has attachments?'. Si des fichiers sont présents, le workflow passe à l'étape suivante où il lit le contenu des PDF avec le noeud 'Read PDF'. À ce stade, une vérification est effectuée pour déterminer si le fichier est un PDF valide grâce au noeud 'Is PDF'. Si c'est le cas, le contenu est analysé et comparé à des critères définis via 'OpenAI matches PDF textual content'. Les résultats peuvent ensuite être utilisés pour créer des notes dans 'Sticky Note' ou pour uploader des fichiers sur Google Drive. Ce processus permet de gagner un temps précieux en éliminant les tâches manuelles et en réduisant les risques d'erreurs. En intégrant cette automatisation n8n, les entreprises peuvent améliorer leur efficacité opérationnelle et se concentrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée.

Ce workflow n8n a pour objectif d'automatiser l'envoi de notes sur Discord à des moments précis, facilitant ainsi la communication au sein des équipes. Grâce à cette automatisation n8n, les utilisateurs peuvent programmer des messages qui seront envoyés automatiquement dans un canal Discord, ce qui est particulièrement utile pour les rappels, les annonces ou les mises à jour régulières. Le workflow commence par un déclencheur de type 'Schedule Trigger', qui permet de définir la fréquence d'envoi des messages. Ensuite, un noeud 'Sticky Note' est utilisé pour créer le contenu de la note à envoyer. Ce contenu est ensuite traité par un noeud 'OpenAI' qui peut enrichir le message avec des informations supplémentaires ou le reformuler. Une fois le message prêt, il est envoyé via le noeud 'Discord', qui se connecte à l'API de Discord pour publier le message dans le canal choisi. En intégrant des outils comme 'OpenAI', ce workflow permet d'améliorer la qualité des messages envoyés, tout en réduisant le temps passé à les rédiger manuellement. Les bénéfices business incluent une communication plus fluide et efficace, une réduction des erreurs humaines et une meilleure gestion du temps pour les équipes.

Ce workflow n8n a pour objectif d'automatiser la gestion des réponses aux emails reçus via Gmail. Dans un contexte où la réactivité est essentielle, ce système permet de répondre automatiquement aux messages en fonction de critères spécifiques, tout en intégrant des fonctionnalités avancées comme la génération de réponses via OpenAI. Par exemple, une entreprise peut l'utiliser pour gérer les demandes fréquentes de ses clients sans intervention manuelle, ce qui améliore l'efficacité et la satisfaction client. Étape 1 : Le workflow commence par un déclencheur d'email reçu via Gmail, qui active le processus dès qu'un message arrive. Étape 2 : Ensuite, une condition vérifie si l'email correspond à des critères spécifiques, permettant de filtrer les messages pertinents. Étape 3 : Si les conditions sont remplies, le workflow génère une réponse personnalisée à l'aide d'OpenAI et l'envoie au destinataire. Parallèlement, les informations pertinentes peuvent être stockées dans une feuille Google pour un suivi ultérieur. Ce système permet non seulement de gagner du temps, mais aussi de réduire le risque d'erreurs humaines, tout en offrant une expérience client améliorée grâce à des réponses rapides et pertinentes.

Ce workflow n8n est conçu pour démontrer l'utilisation des modèles OpenAI, tels que Davinci et ChatGPT, dans divers cas d'utilisation. Il permet aux utilisateurs d'explorer les capacités de génération de texte et d'édition de contenu en automatisant les requêtes vers l'API OpenAI. Les entreprises peuvent tirer parti de cette automatisation n8n pour améliorer leur efficacité dans la création de contenu, la transcription audio et la génération d'images. En utilisant ce workflow, les équipes marketing, les développeurs et les créateurs de contenu peuvent facilement intégrer des fonctionnalités avancées d'IA dans leurs processus de travail. Le workflow commence par un déclencheur manuel, permettant à l'utilisateur de lancer l'exécution. Ensuite, plusieurs nœuds OpenAI sont utilisés, notamment pour la complétion de texte avec Davinci, l'édition de texte, et l'interaction avec ChatGPT. Des nœuds de code sont également intégrés pour traiter les données et exécuter des scripts JavaScript. De plus, des requêtes HTTP sont effectuées pour interagir avec d'autres services, comme Whisper pour la transcription audio. Chaque étape est soigneusement conçue pour maximiser l'efficacité et la réactivité du flux de travail. Les bénéfices de ce workflow incluent une réduction significative du temps consacré à la création de contenu et une amélioration de la qualité des résultats générés. En intégrant des modèles d'IA dans leurs processus, les entreprises peuvent non seulement automatiser des tâches répétitives, mais aussi libérer du temps pour se concentrer sur des activités à plus forte valeur ajoutée.

Ce workflow n8n a pour objectif d'automatiser la gestion des données dans Notion en intégrant des modèles de chat d'OpenAI. Il s'adresse aux équipes qui utilisent Notion pour organiser leurs informations et qui souhaitent améliorer leur efficacité grâce à l'automatisation n8n. Par exemple, une équipe marketing peut bénéficier de ce workflow pour extraire des données pertinentes de leur base Notion et interagir avec un modèle de langage pour générer des insights ou des résumés. Étape 1 : le déclencheur 'When chat message received' active le workflow lorsqu'un message est reçu dans le chat. Étape 2 : le modèle de chat OpenAI est utilisé pour traiter le message et générer une réponse. Étape 3 : les données sont ensuite recherchées dans la base de données Notion via le noeud 'Search notion database', permettant d'extraire des informations pertinentes. Étape 4 : les détails de la base de données sont récupérés grâce au noeud 'Get database details'. Étape 5 : le workflow utilise la mémoire tampon pour gérer le contexte des conversations. Enfin, les résultats sont formatés et des notes autocollantes sont créées pour visualiser les informations. Ce workflow offre une valeur ajoutée significative en réduisant le temps passé à rechercher des données et en facilitant l'accès à l'information, ce qui améliore la productivité des équipes.

Ce workflow n8n a pour objectif d'automatiser la gestion des feedbacks dans Notion, facilitant ainsi la collecte et l'organisation des retours d'expérience. Dans un contexte où les entreprises cherchent à améliorer leur réactivité face aux retours clients, cette automatisation n8n permet de centraliser les informations et de les traiter efficacement. Les cas d'usage incluent la collecte de feedbacks sur des produits ou services, l'analyse des commentaires et la mise à jour des bases de données Notion en temps réel. Étape 1 : le workflow est déclenché par la réception d'un message dans un chat, grâce au noeud 'When chat message received'. Étape 2 : les données d'entrée sont préparées avec le noeud 'Set input data', qui standardise les informations reçues. Étape 3 : un modèle de chat, comme l'Anthropic Chat Model, est utilisé pour analyser et traiter les feedbacks. Étape 4 : les résultats sont ensuite structurés et envoyés vers Notion via le noeud 'Notion', permettant une mise à jour automatique de la base de données. Ce workflow offre des bénéfices significatifs, notamment une réduction du temps consacré à la gestion manuelle des feedbacks et une amélioration de la qualité des données collectées, ce qui se traduit par une meilleure prise de décision et une satisfaction client accrue.

Ce workflow n8n a pour objectif d'automatiser la classification des textes soumis via un formulaire dans le cadre d'une activité eCommerce. En utilisant des outils avancés comme OpenAI et Google Sheets, ce processus permet de gérer efficacement les réponses des clients tout en optimisant le traitement des données. Les cas d'usage incluent la catégorisation des demandes clients, l'envoi d'emails aux départements concernés et la mise à jour des bases de données. Étape 1 : Le workflow est déclenché par la soumission d'un formulaire, grâce au nœud 'On form submission'. Étape 2 : Le texte soumis est ensuite analysé par le nœud 'Text Classifier', qui utilise des modèles d'IA pour déterminer la catégorie appropriée. Étape 3 : En fonction de la classification, plusieurs nœuds d'envoi d'emails (comme 'Prod. Dep.', 'Quote Dep.', etc.) sont activés pour notifier les départements concernés. Parallèlement, les informations sont enregistrées dans des Google Sheets via les nœuds 'Quote DB', 'Prod DB', et d'autres, permettant une gestion centralisée des données. Les bénéfices business incluent une réduction significative du temps de traitement des demandes, une meilleure réactivité aux besoins des clients et une amélioration de la satisfaction client. En intégrant cette automatisation n8n, les entreprises peuvent se concentrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée tout en assurant un suivi rigoureux des interactions clients.