Votre banque de workflows N8N

Ce workflow n8n a pour objectif de simplifier l'accès aux informations sur les entreprises via Glassdoor en utilisant l'automatisation n8n. Il permet aux utilisateurs de récupérer des données pertinentes et de les résumer grâce à l'intégration de Google Gemini et de Bright Data. Ce processus est particulièrement utile pour les recruteurs, les chercheurs d'emploi et les professionnels des ressources humaines qui souhaitent obtenir des insights rapides sur les entreprises. Le workflow commence par un déclencheur manuel, permettant à l'utilisateur de lancer le processus à tout moment. Ensuite, il utilise le modèle de chat Google Gemini pour traiter les données chargées par le nœud Default Data Loader. Après avoir divisé le texte en segments gérables avec le Recursive Character Text Splitter, le workflow vérifie l'état de la capture d'écran via une requête HTTP. Une fois les données récupérées, elles sont résumées et envoyées à l'utilisateur. Les nœuds de Sticky Note permettent d'afficher des informations clés tout au long du processus. Ce workflow apporte une valeur ajoutée significative en réduisant le temps de recherche d'informations et en facilitant la prise de décision pour les utilisateurs. Grâce à cette automatisation, les entreprises peuvent gagner en efficacité et en réactivité dans leur processus de recrutement.

Ce workflow n8n permet d'automatiser le processus de résumé de documents Google Docs et de les transférer directement vers Google Sheets. Idéal pour les équipes de contenu, de recherche ou d'analyse, ce flux facilite la gestion des informations en condensant des textes longs en résumés concis. Le déclencheur de ce workflow est un événement dans Google Drive, qui surveille un dossier spécifique pour toute nouvelle mise à jour. Lorsqu'un document est ajouté ou modifié, le workflow s'active et commence par extraire le contenu du document Google Docs. Ensuite, il utilise des outils d'intelligence artificielle, tels que Wikipedia et un calculateur, pour enrichir le résumé. L'étape suivante consiste à générer un résumé à l'aide de l'API OpenAI, qui est ensuite transféré dans une feuille Google Sheets. Ce processus permet non seulement de gagner du temps, mais aussi d'assurer une meilleure organisation des informations. En intégrant ce workflow, les entreprises peuvent réduire les erreurs humaines, améliorer la productivité et garantir que les informations clés sont facilement accessibles et bien structurées dans Google Sheets. Les bénéfices business incluent une meilleure gestion des connaissances et une efficacité accrue dans le traitement des documents.

Ce workflow n8n a pour objectif d'automatiser la collecte et l'analyse des données de trafic web via Umami. Il s'adresse aux entreprises qui souhaitent optimiser leur stratégie digitale en s'appuyant sur des données précises et en temps réel. Grâce à cette automatisation, les utilisateurs peuvent facilement récupérer des statistiques de vues, analyser les données et les envoyer à une intelligence artificielle pour des insights approfondis. Le processus commence par un déclencheur programmé qui active le workflow à intervalles réguliers. Ensuite, le workflow effectue des requêtes HTTP vers Umami pour obtenir les statistiques de vues et les données des pages. Ces données sont ensuite traitées par des nœuds de code qui permettent de les parser et de les structurer. Les résultats sont ensuite envoyés à une intelligence artificielle pour une analyse plus poussée, et les données finales sont sauvegardées dans Baserow pour un accès facile. En intégrant ce workflow, les entreprises peuvent réduire le temps consacré à la collecte de données et améliorer leur prise de décision grâce à des informations précises et exploitables.

Ce workflow n8n a pour objectif d'automatiser l'analyse des données SEO à partir de SerpBear, un outil de suivi des performances de recherche. Dans un contexte où les entreprises cherchent à optimiser leur visibilité en ligne, ce workflow permet de récupérer des données précieuses sur les SERP et de les analyser efficacement. Les cas d'usage incluent la surveillance des positions de mots-clés, l'évaluation des performances des concurrents et l'optimisation des stratégies de contenu. Le processus commence avec un déclencheur planifié qui active le workflow à intervalles réguliers. Ensuite, le nœud 'Get data from SerpBear' effectue une requête HTTP pour récupérer les données pertinentes. Ces données sont ensuite traitées par le nœud 'Parse data from SerpBear', qui utilise un code JavaScript pour les structurer. Après cela, les informations sont envoyées à une API d'analyse via un autre nœud HTTP. Enfin, les résultats sont stockés dans Baserow pour une gestion et une visualisation faciles. Les bénéfices de ce workflow incluent une réduction significative du temps consacré à la collecte et à l'analyse des données, permettant aux équipes marketing de se concentrer sur des actions stratégiques. En automatisant ce processus, les entreprises peuvent améliorer leur réactivité face aux fluctuations du marché et optimiser leurs efforts SEO de manière continue.

Ce workflow n8n a pour objectif de simplifier la gestion des retours d'expérience recueillis via un formulaire Google Sheets. En intégrant OpenAI's GPT-4, il permet de résumer efficacement les commentaires des utilisateurs, offrant ainsi une vue d'ensemble rapide et pertinente. Ce type d'automatisation est particulièrement utile pour les équipes marketing et produit qui souhaitent analyser les retours de manière proactive et améliorer leurs offres. Le processus débute par un déclencheur manuel, où l'utilisateur clique sur 'Test workflow'. Ensuite, le workflow récupère les enregistrements de Google Sheets, ce qui permet d'accéder aux retours collectés. Les réponses sont ensuite agrégées en tableaux pour une meilleure structuration. L'étape suivante consiste à utiliser le modèle GPT pour générer un résumé des commentaires, ce qui facilite la compréhension des points clés soulevés par les utilisateurs. Une fois le résumé créé, il est converti de Markdown en HTML pour une présentation optimale. Enfin, le résumé est envoyé par email via Gmail, assurant une diffusion rapide et efficace des informations. En utilisant ce workflow, les entreprises peuvent gagner un temps précieux dans l'analyse des feedbacks, réduire les risques de malentendus et améliorer la satisfaction client grâce à des réponses plus ciblées et informées.

Ce workflow n8n a pour objectif de détecter des modèles de discrimination au sein des entreprises en utilisant des outils d'intelligence artificielle. Dans un contexte où la diversité et l'inclusion sont des enjeux majeurs pour les organisations, ce processus permet d'analyser les avis des employés et d'identifier des tendances préoccupantes. Grâce à l'automatisation n8n, les entreprises peuvent ainsi obtenir des insights précieux sur leur culture organisationnelle et prendre des mesures proactives pour améliorer leur environnement de travail. Le workflow débute par un déclencheur manuel, permettant à l'utilisateur de lancer le processus à tout moment. Ensuite, plusieurs modèles de chat OpenAI sont utilisés pour analyser les données collectées. L'étape suivante consiste à récupérer des informations sur les entreprises via des requêtes HTTP à Glassdoor, où les avis des employés sont extraits. Les données démographiques sont ensuite définies et analysées pour identifier les contributions à la variance et calculer des scores pertinents. Enfin, des visualisations graphiques sont générées pour représenter les résultats sous forme de scatterplots et de bar charts, facilitant ainsi l'interprétation des données. Les bénéfices de ce workflow sont multiples : il permet non seulement d'identifier des problèmes potentiels de discrimination, mais aussi d'améliorer la transparence et la responsabilité au sein des entreprises. En intégrant cette automatisation, les organisations peuvent renforcer leur engagement envers un environnement de travail équitable et inclusif.

Ce workflow n8n a pour objectif de simplifier la création et l'envoi de bannières personnalisées sur Discord en utilisant des images générées par IA. Dans un contexte où la communication visuelle est essentielle pour capter l'attention des utilisateurs, ce processus permet aux équipes marketing de créer des visuels attractifs rapidement et efficacement. En intégrant des outils comme Cloudinary et Bannerbear, ce workflow facilite la gestion des ressources visuelles tout en automatisant l'envoi sur Discord. Étape 1 : le workflow débute par un déclencheur de formulaire n8n, permettant à l'utilisateur de soumettre des informations pour la création de la bannière. Étape 2 : les images sont ensuite téléchargées sur Cloudinary via une requête HTTP, garantissant un stockage sécurisé et accessible. Étape 3 : une fois l'image prête, elle est envoyée à un modèle Bannerbear pour être personnalisée selon les spécifications de l'utilisateur. Étape 4 : des paramètres sont définis pour ajuster les éléments visuels, suivis de l'ajout de notes autocollantes pour une meilleure organisation. Étape 5 : le workflow se termine par l'envoi de la bannière générée sur un canal Discord spécifique. Cette automatisation n8n offre un gain de temps considérable, réduit les erreurs humaines et permet aux équipes de se concentrer sur des tâches plus stratégiques, tout en améliorant la qualité visuelle de leurs communications.

Ce workflow n8n a pour objectif de simplifier la gestion de notes interactives via des raccourcis Apple. Il permet aux utilisateurs de créer et de gérer des notes en utilisant des commandes vocales ou des automatisations sur leurs appareils Apple. Ce type d'automatisation est particulièrement utile pour les professionnels en déplacement, les étudiants ou toute personne souhaitant capturer rapidement des idées sans avoir à ouvrir une application dédiée. Dans ce workflow, le déclencheur est un webhook qui reçoit des requêtes d'Apple Shortcut. Étape 1 : Lorsqu'un utilisateur active le raccourci, une requête est envoyée au webhook, déclenchant ainsi le flux. Étape 2 : Le flux passe ensuite par le nœud 'AI Agent', qui utilise le modèle de chat OpenAI pour traiter le texte fourni par l'utilisateur. Étape 3 : Les notes sont ensuite créées à l'aide de plusieurs nœuds 'Sticky Note', où chaque note peut avoir des paramètres personnalisés tels que la couleur et le contenu. Enfin, le nœud 'Respond to Apple Shortcut' permet de renvoyer une réponse à l'utilisateur, confirmant que la note a été créée avec succès. Les bénéfices de ce workflow incluent une meilleure organisation des idées et un gain de temps considérable pour les utilisateurs, tout en offrant une interface intuitive et accessible grâce à l'intégration de n8n.

Ce workflow n8n a pour objectif de faciliter le suivi des dépenses en intégrant un agent IA dans Google Sheets. Il s'adresse principalement aux entreprises et aux équipes qui souhaitent automatiser la gestion de leurs finances. Grâce à cette automatisation n8n, les utilisateurs peuvent recevoir des messages dans un chat, traiter ces informations et les enregistrer directement dans une feuille de calcul Google Sheets. Cela permet de gagner du temps et de réduire les erreurs manuelles lors de la saisie des données. Étape 1 : Le workflow est déclenché par un message reçu dans le chat via le noeud 'When chat message received'. Étape 2 : L'agent IA, configuré dans le noeud 'AI Agent', analyse le message et utilise le modèle de chat OpenAI pour comprendre le contenu. Étape 3 : Les informations pertinentes sont extraites grâce au noeud 'Expense text to JSON parser', qui convertit le texte des dépenses en format JSON. Étape 4 : Les données sont ensuite enregistrées dans Google Sheets via le noeud 'Save expense into Google Sheets', permettant ainsi une gestion efficace des dépenses. Les bénéfices de ce workflow incluent une meilleure organisation des finances, une réduction des erreurs de saisie et un gain de temps considérable pour les équipes. En automatisant ce processus, les entreprises peuvent se concentrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée tout en ayant une vue d'ensemble claire de leurs dépenses.

Ce workflow n8n a pour objectif d'automatiser l'analyse de sentiment des commentaires sur des issues dans Airtable. En intégrant des outils comme OpenAI et Slack, ce processus permet aux équipes de développement de mieux comprendre l'état d'esprit des utilisateurs concernant leurs tickets. Par exemple, il peut être utilisé pour surveiller les retours d'expérience sur des fonctionnalités ou des bugs. Le workflow débute avec un déclencheur Airtable qui active le processus à chaque nouvelle entrée ou mise à jour. Ensuite, les issues sont extraites et analysées grâce à des modèles de langage d'OpenAI, permettant de déterminer le sentiment général des commentaires. Les résultats de cette analyse sont ensuite combinés et stockés, facilitant ainsi le suivi des sentiments au fil du temps. En cas de sentiment négatif, une notification est envoyée via Slack, alertant l'équipe concernée. Ce système d'automatisation n8n offre une visibilité précieuse sur la satisfaction des utilisateurs, permettant une réactivité accrue face aux problèmes soulevés. En intégrant cette automatisation, les entreprises peuvent améliorer leur gestion des retours clients et optimiser leurs processus de développement.

Ce workflow n8n a pour objectif d'automatiser l'analyse de sentiment sur des commentaires d'incidents dans Airtable, tout en envoyant des notifications sur Slack en cas de sentiment négatif. Dans un contexte où la gestion des retours clients est cruciale, ce processus permet aux équipes de réagir rapidement aux problèmes soulevés par les utilisateurs. En intégrant des outils comme OpenAI pour l'analyse de texte et Airtable pour la gestion des données, ce workflow offre une solution efficace pour améliorer la satisfaction client et la réactivité des équipes. Étape 1 : le déclencheur Airtable active le workflow lorsqu'un nouvel incident est enregistré. Étape 2 : les données de l'incident sont extraites et analysées pour en déterminer le sentiment via le modèle de chat OpenAI. Étape 3 : les résultats de l'analyse de sentiment sont combinés et comparés aux sentiments existants dans la base de données. Étape 4 : si un sentiment négatif est détecté, une notification est envoyée sur Slack pour alerter l'équipe concernée. Ce workflow n8n permet ainsi de gagner du temps, d'éviter des pertes d'opportunités et d'améliorer la communication au sein des équipes. En intégrant cette automatisation, les entreprises peuvent non seulement réduire les délais de réponse, mais également renforcer leur engagement envers leurs clients.

Ce workflow n8n a pour objectif d'automatiser le partage de recettes sur Telegram, facilitant ainsi la diffusion d'informations culinaires en temps réel. Idéal pour les chefs, les blogueurs culinaires ou toute entreprise souhaitant engager sa communauté autour de la gastronomie, ce système permet de partager des recettes dès qu'un nouvel élément est ajouté dans une base de données Airtable. Le processus commence par un déclencheur Cron qui active le workflow à des intervalles réguliers. Ensuite, il interroge Airtable pour récupérer les recettes disponibles. Si de nouvelles recettes sont détectées, le workflow utilise des nœuds Telegram pour envoyer des images et des liens vers ces recettes directement dans un chat Telegram. Les utilisateurs reçoivent ainsi des notifications instantanées, augmentant l'engagement et l'interaction. En intégrant des conditions pour vérifier les nouvelles recettes, ce workflow assure une communication efficace et ciblée. En fin de compte, cette automatisation n8n permet de gagner du temps, d'améliorer la visibilité des recettes et de renforcer la relation avec les abonnés sur Telegram.