Votre banque de workflows N8N

Ce workflow n8n a pour objectif de faciliter la signature numérique de documents PDF, un processus essentiel pour de nombreuses entreprises souhaitant garantir l'authenticité et l'intégrité de leurs documents. Grâce à cette automatisation n8n, les utilisateurs peuvent télécharger des fichiers PDF et des clés PFX, qui seront ensuite validés et signés automatiquement. Cela permet non seulement de gagner du temps, mais aussi de réduire les erreurs humaines lors de la manipulation de documents sensibles. Le workflow commence par un déclencheur Webhook, qui reçoit les fichiers nécessaires via une API. Ensuite, plusieurs étapes de validation sont mises en place pour s'assurer que les fichiers PDF et PFX sont conformes. Les nœuds 'Validate Key Gen Params', 'Validate PDF Sign Params', et 'Validate PDF Upload' sont utilisés pour cette vérification. Une fois les fichiers validés, les clés sont générées et le PDF est signé grâce au nœud 'Sign PDF'. Les résultats sont ensuite préparés pour être renvoyés à l'utilisateur via des réponses Webhook appropriées. En intégrant ce workflow, les entreprises peuvent améliorer leur efficacité opérationnelle, réduire les délais de traitement des documents et garantir une meilleure sécurité dans la gestion des signatures numériques. Cela représente une valeur ajoutée significative pour toute organisation cherchant à moderniser ses processus de validation documentaire.

Ce workflow n8n a pour objectif d'automatiser le processus d'extraction de données depuis Etsy en utilisant Google Gemini pour analyser les informations des produits. Dans un contexte où la collecte de données précises est essentielle pour les entreprises souhaitant optimiser leur stratégie de vente en ligne, ce workflow permet de récupérer efficacement des informations sur les produits disponibles sur la plateforme Etsy. Les cas d'usage incluent la recherche de tendances de produits, l'analyse de la concurrence et l'optimisation des catalogues de produits. Le workflow débute avec un déclencheur manuel, permettant à l'utilisateur de tester le flux à tout moment. Ensuite, il définit une requête de recherche Etsy, suivie d'une demande HTTP pour récupérer les données des produits. Les données sont ensuite traitées par le modèle de chat Google Gemini, qui extrait les informations pertinentes. Un processus de boucle permet de gérer plusieurs éléments, garantissant que toutes les données sont analysées. Les résultats sont ensuite envoyés via un webhook pour notification, et les informations extraites sont stockées sur disque. Ce processus est renforcé par l'utilisation de modèles de langage avancés pour garantir la précision des données. Les bénéfices business incluent une réduction significative du temps de collecte de données, une meilleure précision dans l'analyse des informations produits, et une capacité accrue à réagir rapidement aux tendances du marché. En intégrant ce workflow, les entreprises peuvent améliorer leur efficacité opérationnelle et prendre des décisions basées sur des données fiables.

Ce workflow n8n permet d'intégrer facilement des modèles de langage via OpenRouter, facilitant ainsi l'interaction avec des agents intelligents. Dans un contexte où les entreprises cherchent à améliorer leur service client et à automatiser les réponses aux requêtes, ce workflow s'avère particulièrement utile. Par exemple, les équipes de support peuvent utiliser ce système pour fournir des réponses instantanées et pertinentes aux questions des utilisateurs, améliorant ainsi l'expérience client tout en réduisant la charge de travail des agents. Étape 1 : le workflow commence par le déclencheur 'When chat message received', qui active le flux dès qu'un message est reçu. Étape 2 : les paramètres sont configurés dans le noeud 'Settings', permettant de définir les options nécessaires pour l'interaction. Étape 3 : le noeud 'AI Agent' utilise les données du message pour générer une réponse appropriée en se basant sur le modèle de langage sélectionné dans le noeud 'LLM Model'. Étape 4 : la mémoire de chat est gérée par le noeud 'Chat Memory', qui conserve le contexte des conversations pour des interactions plus fluides. Enfin, les résultats peuvent être affichés ou stockés via les noeuds 'Sticky Note', qui permettent de visualiser les réponses générées. En mettant en place cette automatisation n8n, les entreprises peuvent non seulement gagner du temps, mais aussi offrir une expérience utilisateur améliorée, en répondant rapidement et efficacement aux demandes des clients.

Ce workflow n8n a pour objectif d'automatiser la recherche de profils LinkedIn en utilisant des requêtes en langage naturel. Dans un contexte où les entreprises cherchent à optimiser leur processus de recrutement et à identifier des talents, cette automatisation permet d'extraire efficacement des informations pertinentes depuis LinkedIn. En intégrant des outils comme Google Sheets, ce workflow facilite la gestion et l'analyse des données collectées. Le processus débute par un déclencheur qui attend un message de chat, permettant ainsi une interaction fluide avec l'utilisateur. Ensuite, une série de noeuds 'Sticky Note' est utilisée pour afficher des informations ou des rappels visuels au sein de l'interface. Le workflow continue avec la création d'une nouvelle feuille Google Sheets pour stocker les résultats. Un noeud HTTP est ensuite utilisé pour effectuer une recherche sur Google en utilisant une chaîne de recherche générée par un modèle d'IA. Si les résultats ne sont pas satisfaisants, le workflow peut itérer pour ajuster les paramètres de recherche. Les résultats sont ensuite ajoutés à la feuille Google, permettant une consultation et une analyse faciles. Les bénéfices de cette automatisation n8n incluent un gain de temps considérable, une réduction des erreurs humaines et une meilleure organisation des données. En intégrant des processus automatisés, les équipes de recrutement peuvent se concentrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée, tout en ayant accès à des informations précises et à jour sur les candidats potentiels.

Ce workflow n8n a pour objectif d'automatiser la gestion des données dans Notion en intégrant des fonctionnalités avancées d'OpenAI. Dans un contexte où les entreprises doivent gérer des informations en constante évolution, ce workflow permet de récupérer, traiter et stocker des données de manière efficace. Parfait pour les équipes de gestion de projet ou de développement de contenu, il facilite la synchronisation des informations entre Notion et un système de stockage vectoriel, tout en offrant des capacités de question-réponse grâce à l'IA. Étape 1 : le déclencheur Notion active le workflow lorsqu'une mise à jour est détectée dans la base de données. Étape 2 : les données sont ensuite traitées par le nœud 'Token Splitter' pour les segmenter en morceaux plus petits. Étape 3 : les 'Embeddings OpenAI' transforment ces morceaux en vecteurs exploitables. Étape 4 : les données sont stockées dans Supabase via le nœud 'Supabase Vector Store', permettant un accès rapide et une recherche efficace. Étape 5 : le nœud 'OpenAI Chat Model' permet d'interagir avec les données en temps réel, offrant des réponses précises aux utilisateurs. Ce workflow apporte une valeur ajoutée significative en réduisant le temps passé à gérer manuellement les données, tout en augmentant la précision et la rapidité d'accès aux informations.

Ce workflow n8n a pour objectif d'automatiser la publication de vidéos sur des plateformes telles que TikTok et Instagram à partir de fichiers stockés sur Google Drive. Dans un contexte où la gestion des contenus vidéo est cruciale pour les entreprises, ce type d'automatisation permet de gagner un temps précieux tout en assurant une diffusion régulière et efficace des contenus. Les utilisateurs peuvent ainsi se concentrer sur la création de contenu plutôt que sur les tâches répétitives de publication. Le workflow débute avec un déclencheur Google Drive qui surveille un dossier spécifique pour tout nouvel événement. Lorsqu'une vidéo est ajoutée, le système lit le fichier et génère une description adaptée pour les plateformes sociales via l'API OpenAI. Ensuite, le workflow vérifie si les conditions sont remplies pour procéder à l'envoi. En cas d'erreur, un déclencheur d'erreur est activé pour gérer les exceptions. Les vidéos, accompagnées de leur description, sont ensuite uploadées sur TikTok et Instagram grâce à des requêtes HTTP. Les bénéfices de cette automatisation n8n sont multiples : réduction des erreurs humaines, gain de temps considérable et amélioration de la visibilité en ligne des contenus. En intégrant ce workflow, les entreprises peuvent s'assurer que leur présence sur les réseaux sociaux est optimisée et constante, tout en libérant des ressources pour d'autres tâches stratégiques.

Ce workflow n8n a pour objectif d'automatiser l'intégration de données via des requêtes HTTP, facilitant ainsi la communication entre différentes applications. Dans un contexte où les entreprises doivent souvent interagir avec plusieurs systèmes, ce type d'automatisation permet de gagner du temps et d'éviter les erreurs manuelles. Les cas d'usage concrets incluent la récupération de données d'API externes, la synchronisation d'informations entre plateformes, ou encore l'envoi de données à des services tiers. Étape 1 : Le flux débute avec un déclencheur manuel, permettant à l'utilisateur de lancer le workflow à la demande. Étape 2 : Ensuite, deux nœuds de type 'HTTP Request' sont utilisés pour effectuer des appels API. Le premier nœud est configuré pour envoyer une requête à une URL spécifiée, tandis que le second nœud permet d'effectuer une autre requête, avec des options supplémentaires comme l'authentification et le format de réponse. Grâce à cette structure, les utilisateurs peuvent facilement adapter les paramètres des requêtes pour répondre à leurs besoins spécifiques. En intégrant ce workflow dans leurs processus, les entreprises peuvent réduire les délais de traitement des données, minimiser les erreurs et améliorer leur efficacité opérationnelle.

Ce workflow n8n a pour objectif de créer un tableau de bord interactif en utilisant Mermaid.js, permettant ainsi de visualiser les workflows de manière graphique. Dans un contexte où les équipes cherchent à optimiser leur gestion de projets et à améliorer la communication, ce type d'automatisation est particulièrement utile pour les développeurs et les chefs de projet. En intégrant des visualisations claires, les utilisateurs peuvent mieux comprendre les processus en cours et identifier rapidement les points d'amélioration. Le workflow commence par un déclencheur manuel, où l'utilisateur clique sur 'Test workflow'. Ensuite, il utilise le nœud 'List workflows' pour récupérer la liste des workflows disponibles. Cette liste est ensuite préparée et agrégée pour être présentée de manière concise. Le nœud 'Switch' permet de gérer les différentes conditions, tandis que les nœuds 'Respond with Mermaid' et 'Send Page' répondent avec les données formatées pour une visualisation efficace. Grâce à cette automatisation n8n, les équipes peuvent gagner du temps, réduire les erreurs de communication et améliorer la transparence des projets, ce qui se traduit par une meilleure efficacité opérationnelle.

Ce workflow n8n, intitulé 'Ultimate Personal Assistant', vise à automatiser des interactions sur Telegram en intégrant plusieurs agents intelligents. Dans un contexte où la gestion du temps et des tâches est cruciale pour les entreprises, ce workflow permet de répondre rapidement aux demandes des utilisateurs, d'envoyer des emails, de gérer des contacts et de créer du contenu, le tout de manière fluide et efficace. En utilisant des outils comme OpenAI pour le traitement du langage naturel et des agents dédiés pour chaque tâche, ce système offre une solution complète pour les équipes cherchant à optimiser leur communication et leur productivité. Le workflow débute avec un déclencheur Telegram qui capte les messages entrants. Ensuite, il utilise le modèle de chat OpenAI pour analyser et répondre aux requêtes des utilisateurs. Les réponses peuvent inclure des informations sur des contacts, des emails ou même du contenu généré automatiquement grâce aux agents spécialisés. Par exemple, l'agent 'Email Agent' permet d'envoyer des emails directement depuis Telegram, tandis que le 'Content Creator Agent' génère du contenu pertinent en réponse aux demandes. Les utilisateurs bénéficient également d'une mémoire tampon pour garder une trace des interactions passées, ce qui améliore la pertinence des réponses. En intégrant ces fonctionnalités, ce workflow n8n offre une valeur ajoutée significative aux entreprises en réduisant le temps de réponse et en améliorant l'efficacité des communications. Les équipes peuvent ainsi se concentrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée, tout en ayant un assistant personnel à leur disposition pour gérer les demandes courantes.

Ce workflow n8n est conçu pour automatiser le processus d'extraction de données à partir de sites web en utilisant Selenium. Dans un contexte où les entreprises cherchent à collecter des informations précises et à jour, ce workflow permet de simplifier la récupération de données en ligne. Parfait pour les équipes de marketing, de recherche ou d'analyse de données, il facilite l'accès à des informations critiques sans nécessiter de compétences techniques avancées. Le workflow débute par un déclencheur Webhook qui initie le processus d'extraction. Ensuite, il utilise le nœud 'Create Selenium Session' pour établir une session de navigation. L'étape suivante consiste à 'Go on url' pour accéder à la page cible, suivie de l'utilisation du nœud 'Extract First Url Match' pour capturer les données pertinentes. En cas d'erreur, plusieurs nœuds de gestion des erreurs sont intégrés pour assurer une réponse appropriée, comme 'Error' et 'Respond to Webhook'. Enfin, le workflow se termine par des nœuds de réponse qui fournissent les résultats de l'extraction, garantissant que les utilisateurs reçoivent les données souhaitées. Les bénéfices business de ce workflow incluent une réduction significative du temps nécessaire pour collecter des données, une amélioration de la précision des informations obtenues et une automatisation des tâches répétitives, permettant ainsi aux équipes de se concentrer sur des analyses plus stratégiques.

Ce workflow n8n a pour objectif d'automatiser la publication de contenus sur les réseaux sociaux à partir de WordPress. Dans un contexte où les entreprises cherchent à optimiser leur présence en ligne, ce processus permet de gagner un temps précieux tout en assurant une diffusion cohérente des messages sur plusieurs plateformes. Les cas d'usage incluent la publication simultanée sur Facebook, LinkedIn, Instagram et Twitter, facilitant ainsi la gestion des réseaux sociaux pour les équipes marketing. Étape 1 : le workflow est déclenché manuellement via un nœud de type 'manualTrigger'. Étape 2 : il récupère le contenu d'un post WordPress à l'aide du nœud 'Get Post'. Étape 3 : le contenu est ensuite traité par le modèle de chat OpenRouter pour générer des textes adaptés aux différents réseaux. Étape 4 : des images sont créées pour Instagram et Facebook via les nœuds 'Image Instagram' et 'Image Facebook e Linkedin'. Étape 5 : le contenu est ensuite publié sur chaque plateforme via les nœuds dédiés, tels que 'Publish on LinkedIn', 'Publish on Facebook', et 'Publish on Instagram'. Ce workflow permet non seulement de réduire les erreurs humaines, mais aussi d'assurer une présence constante et engageante sur les réseaux sociaux, augmentant ainsi la visibilité et l'interaction avec le public cible.

Ce workflow n8n a pour objectif d'automatiser le processus de scraping de données web en utilisant les outils Bright Data et Google Gemini. Dans un contexte où la collecte d'informations précises et à jour est cruciale pour les entreprises, ce workflow permet de récupérer des données de manière efficace et structurée. Les cas d'usage incluent la surveillance de la concurrence, l'analyse de marché et l'enrichissement de bases de données. Étape 1 : le workflow est déclenché manuellement via un nœud de type 'Manual Trigger'. Étape 2 : il utilise un agent AI pour traiter les données et interagir avec les outils de scraping. Étape 3 : les nœuds 'MCP Client' sont utilisés pour interagir avec Bright Data, permettant de lister les outils disponibles et de configurer le scraper. Étape 4 : les données sont ensuite envoyées à un webhook pour être traitées et formatées en Markdown ou HTML. Étape 5 : enfin, les résultats sont écrits sur disque pour une utilisation ultérieure. Les bénéfices business incluent une réduction significative du temps consacré à la collecte de données, une amélioration de la précision des informations et une capacité accrue à réagir rapidement aux évolutions du marché.