Votre banque de workflows N8N

Ce workflow n8n a pour objectif de simplifier la création de narrations audio à partir de vidéos, en intégrant des outils d'intelligence artificielle et de traitement d'images. Dans un contexte où les entreprises cherchent à produire rapidement du contenu engageant, ce processus permet d'automatiser la génération de scripts narratifs et leur conversion en audio. Les cas d'usage incluent la création de vidéos explicatives, de tutoriels ou de présentations enrichies. Le workflow commence par un déclencheur manuel, permettant à l'utilisateur de lancer le processus à tout moment. Ensuite, il utilise le nœud 'OpenAI Chat Model' pour générer un script narratif basé sur le contenu vidéo. Les images sont ensuite capturées et redimensionnées grâce aux nœuds 'Capture Frames' et 'Resize Frame'. Les frames sont ensuite agrégées et converties en fichiers binaires pour être téléchargées sur Google Drive. Enfin, le texte généré est transformé en audio via le nœud 'Use Text-to-Speech', offrant une narration fluide et professionnelle. Ce workflow n8n apporte une valeur ajoutée significative en réduisant le temps de production de contenu et en améliorant la qualité des narrations audio, ce qui est essentiel pour les équipes marketing et de communication.

Ce workflow n8n a pour objectif d'automatiser la création d'opportunités de vente à partir d'emails reçus dans Gmail. Dans un contexte commercial où chaque opportunité compte, ce processus permet aux équipes de vente de gagner un temps précieux en transformant automatiquement les emails pertinents en opportunités dans Odoo. Cela est particulièrement utile pour les entreprises qui reçoivent un volume élevé d'emails et souhaitent ne pas laisser passer des leads potentiels. Le workflow commence par un déclencheur basé sur les emails reçus avec un label spécifique dans Gmail. Ensuite, le contenu de l'email est résumé à l'aide d'un modèle OpenAI, permettant de capturer les informations essentielles sans avoir à lire chaque message en détail. Après cela, une nouvelle opportunité est créée dans Odoo avec les informations résumées. Ce processus simplifie la gestion des leads et améliore l'efficacité des équipes commerciales. En intégrant cette automatisation n8n, les entreprises peuvent réduire le risque de perdre des opportunités de vente et augmenter leur taux de conversion, tout en optimisant leur temps de travail.

Ce workflow n8n a pour objectif d'automatiser la recherche d'entreprises sur LinkedIn et leur ajout dans un CRM Airtable. Il s'adresse aux équipes commerciales et marketing qui souhaitent enrichir leur base de données clients sans effort manuel. Grâce à cette automatisation n8n, les utilisateurs peuvent facilement récupérer des informations sur des entreprises, vérifier leur existence dans le CRM et les ajouter si elles sont nouvelles. Le processus commence par un déclencheur manuel, permettant aux utilisateurs de lancer le workflow à tout moment. Étape 1 : le workflow se déclenche lorsque l'utilisateur clique sur 'Test workflow'. Étape 2 : il traite chaque entreprise en lots pour optimiser le traitement. Étape 3 : une requête HTTP est envoyée pour récupérer les informations de l'entreprise. Étape 4 : les entreprises valides sont filtrées pour s'assurer que seules les données pertinentes sont conservées. Étape 5 : une vérification est effectuée pour déterminer si l'entreprise existe déjà dans Airtable. Étape 6 : si l'entreprise est nouvelle, elle est ajoutée au CRM. Les bénéfices de cette automatisation incluent un gain de temps considérable, une réduction des erreurs humaines et une base de données toujours à jour, ce qui permet aux équipes de se concentrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée.

Ce workflow n8n a pour objectif de suivre quotidiennement les coûts énergétiques en automatisant la collecte de données depuis une plateforme en ligne. Dans un contexte où la gestion des dépenses énergétiques est cruciale pour les entreprises, ce workflow permet de récupérer des informations précises sur les coûts d'électricité et de gaz, facilitant ainsi la prise de décision. Le premier déclencheur est un 'Schedule Trigger' qui active le workflow à des intervalles réguliers, garantissant une mise à jour constante des données. Ensuite, le workflow utilise plusieurs nœuds pour naviguer dans l'interface de la plateforme, en commençant par la création d'une session et d'une fenêtre de navigateur. Les nœuds 'Type password' et 'Type username' permettent de se connecter à la plateforme. Une fois connecté, le workflow se dirige vers les sections pertinentes pour extraire les coûts d'énergie à l'aide du nœud 'Extract Costs'. Après une pause de 5 secondes pour assurer le bon chargement des données, le workflow récupère les détails de l'utilisation de l'énergie. Enfin, les informations sont envoyées par email grâce au nœud 'Send email', permettant ainsi une communication rapide des résultats. Cette automatisation n8n offre un gain de temps significatif et réduit les erreurs humaines, tout en fournissant des données essentielles pour la gestion des coûts énergétiques.

Ce workflow n8n a pour objectif d'automatiser l'importation de données CSV depuis une URL vers Google Sheets. Idéal pour les équipes de marketing ou de gestion de données, ce processus permet de centraliser les informations tout en réduisant les erreurs manuelles. En utilisant ce workflow, les utilisateurs peuvent facilement récupérer des données à jour et les intégrer dans leurs tableaux de bord Google Sheets sans intervention manuelle. Le flux commence par un déclencheur manuel, où l'utilisateur clique sur 'Exécuter le Workflow'. Ensuite, le nœud 'Download CSV' effectue une requête HTTP pour télécharger le fichier CSV depuis l'URL spécifiée. Une fois le fichier récupéré, le nœud 'Import CSV' traite le fichier et le prépare pour l'importation. Le nœud 'Keep only DACH in 2023' filtre les données pour ne conserver que celles pertinentes pour la région DACH pour l'année 2023. Ensuite, le nœud 'Add unique field' ajoute un champ unique pour chaque entrée, garantissant l'intégrité des données. Enfin, le nœud 'Upload to spreadsheet' envoie les données filtrées vers Google Sheets, permettant une visualisation et une analyse faciles. Les bénéfices de cette automatisation n8n incluent un gain de temps considérable, une réduction des erreurs humaines et une meilleure gestion des données. En automatisant ce processus, les entreprises peuvent se concentrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée tout en s'assurant que leurs données sont toujours à jour et accessibles.

Ce workflow n8n permet d'automatiser la création de commandes et de factures dans D365 Business Central à partir des commandes Shopify. Dans un contexte où la gestion des commandes est cruciale pour les entreprises de e-commerce, ce processus d'automatisation n8n facilite la synchronisation des données entre Shopify et D365, réduisant ainsi les erreurs manuelles et améliorant l'efficacité opérationnelle. Les cas d'usage incluent la gestion des commandes, la facturation et le suivi des clients, ce qui est essentiel pour les équipes de vente et de comptabilité. Le workflow commence par un déclencheur programmé qui active le processus à intervalles réguliers. Ensuite, il utilise des requêtes HTTP pour récupérer les commandes de fulfillment depuis Shopify. Chaque commande est ensuite traitée pour vérifier si le client existe déjà dans D365. Si ce n'est pas le cas, un nouveau client est créé. Les lignes de commande sont ensuite préparées et envoyées à D365 pour créer les commandes de vente et les factures correspondantes. Ce flux utilise divers noeuds, notamment des requêtes HTTP pour interagir avec les API de Shopify et D365, ainsi que des noeuds de condition pour gérer les différentes branches logiques du processus. Les bénéfices de ce workflow sont significatifs : il réduit le temps consacré à la saisie manuelle des données, minimise les erreurs et permet aux équipes de se concentrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée. En intégrant ces systèmes, les entreprises peuvent améliorer leur efficacité opérationnelle et offrir un meilleur service à leurs clients.

Ce workflow n8n a pour objectif d'automatiser l'extraction et l'analyse d'images à partir de fichiers PDF stockés sur Google Drive. Dans un contexte où les entreprises manipulent régulièrement des documents PDF, ce processus permet de gagner un temps précieux en automatisant les tâches manuelles d'extraction et d'analyse d'images. Les cas d'usage incluent la gestion de documents, la création de rapports visuels et l'analyse de contenu visuel pour des présentations ou des études de marché. Le workflow commence par un déclencheur manuel, permettant à l'utilisateur de tester le flux à la demande. Ensuite, il récupère le fichier PDF depuis Google Drive grâce à un nœud dédié. Une fois le fichier obtenu, le workflow extrait les images contenues dans le PDF via une requête HTTP. Les images sont ensuite analysées à l'aide de l'API OpenAI, qui fournit des insights et des résumés basés sur le contenu visuel. Les résultats de cette analyse sont intégrés dans un contenu consolidé, qui est finalement exporté sous forme de fichier texte. Les bénéfices business de cette automatisation incluent une réduction significative du temps consacré à l'extraction manuelle des images et à leur analyse, tout en minimisant les risques d'erreurs humaines. En utilisant ce workflow, les équipes peuvent se concentrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée, améliorant ainsi leur efficacité opérationnelle.

Ce workflow n8n a pour objectif de créer un chatbot intelligent capable d'interagir avec une base de données Postgres et de générer des graphiques via QuickCharts. Dans un contexte où les entreprises cherchent à optimiser leurs interactions clients, ce type d'automatisation permet de répondre rapidement aux demandes des utilisateurs tout en fournissant des visualisations de données pertinentes. Les cas d'usage incluent la gestion des requêtes clients, l'analyse de données en temps réel et la création de rapports visuels dynamiques. Étape 1 : le workflow est déclenché par la réception d'un message de chat. Étape 2 : une requête SQL est exécutée sur la base de données Postgres pour récupérer les informations nécessaires. Étape 3 : en fonction des résultats, le chatbot peut générer des graphiques via QuickCharts, en utilisant des agents spécifiques pour traiter les données et formuler des réponses adaptées. Les nœuds tels que 'Sticky Note' sont utilisés pour structurer les informations et les réponses fournies. En intégrant des outils comme GPT-4, ce workflow améliore l'interaction utilisateur et optimise la gestion des données. Les bénéfices pour les entreprises incluent une réduction du temps de réponse, une meilleure satisfaction client et une visualisation efficace des données, ce qui renforce la prise de décision.

Ce workflow n8n a pour objectif de gérer des messages de chat en utilisant un modèle de langage dynamique, Ollama. Dans un contexte où la communication efficace est cruciale, ce workflow s'adresse aux entreprises souhaitant automatiser leurs interactions via des agents intelligents. Il est particulièrement utile pour les équipes de support client ou de vente qui cherchent à améliorer leur réactivité et leur efficacité. Le processus commence par un déclencheur de type 'When chat message received', qui active le workflow à chaque réception d'un message. Ensuite, plusieurs noeuds de type 'Sticky Note' sont utilisés pour stocker et afficher des informations pertinentes, permettant ainsi de garder une trace des interactions. Le noeud 'Ollama Dynamic LLM' est ensuite appelé pour générer des réponses basées sur le contenu du message reçu. Le 'LLM Router' permet de diriger les réponses vers le bon agent, tandis que les noeuds de mémoire, comme 'Router Chat Memory' et 'Agent Chat Memory', assurent une continuité dans les échanges en conservant le contexte des conversations. En intégrant ce workflow, les entreprises peuvent réduire le temps de réponse, améliorer la satisfaction client et optimiser l'utilisation de leurs ressources humaines. L'automatisation n8n permet ainsi d'apporter une valeur ajoutée significative en rendant les interactions plus fluides et intelligentes.

Ce workflow n8n permet d'automatiser la gestion de playlists et de pistes sur Spotify, facilitant ainsi le suivi et l'enregistrement des nouvelles pistes ajoutées. Dans un contexte où la musique joue un rôle central dans de nombreuses entreprises, ce processus peut être particulièrement utile pour les équipes marketing et les créateurs de contenu qui souhaitent rester à jour avec les dernières tendances musicales. En utilisant ce workflow, les utilisateurs peuvent facilement récupérer des informations sur des pistes, les comparer avec celles déjà enregistrées, et gérer leurs playlists de manière efficace. Le workflow débute avec un déclencheur programmé qui active le processus chaque mois. Ensuite, il utilise des noeuds pour récupérer les détails des pistes et des playlists via des requêtes HTTP à l'API de Spotify. Les informations pertinentes sont ensuite traitées et filtrées pour exclure les pistes déjà enregistrées dans Google Sheets. Les utilisateurs peuvent également bénéficier d'une vérification manuelle pour s'assurer que seules les nouvelles pistes sont ajoutées. Les bénéfices de cette automatisation n8n sont nombreux : elle permet de gagner du temps en évitant les saisies manuelles répétitives, réduit le risque d'erreurs lors de l'ajout de nouvelles pistes, et offre une vue d'ensemble claire des playlists. En intégrant ce workflow, les entreprises peuvent améliorer leur efficacité opérationnelle tout en restant à la pointe des tendances musicales.

Ce workflow n8n a pour objectif d'automatiser la gestion des sous-éléments dans Monday.com, permettant ainsi aux équipes de gagner du temps et d'améliorer leur efficacité. Dans un contexte où la gestion de projets implique souvent de nombreux sous-éléments, ce workflow facilite leur extraction, leur traitement et leur réintégration dans le système. Par exemple, une équipe de projet peut utiliser ce workflow pour récupérer des sous-éléments liés à une tâche principale, les traiter et les renvoyer vers une autre plateforme ou un autre tableau de bord. Étape 1 : Le déclencheur est un événement manuel, ce qui permet à l'utilisateur de lancer le workflow à tout moment. Étape 2 : Le workflow commence par le nœud 'PULL SUBITEMS', qui extrait les sous-éléments d'un élément spécifique dans Monday.com. Étape 3 : Ensuite, les sous-éléments sont divisés à l'aide du nœud 'SPLIT SUBITEMS', permettant un traitement individuel. Étape 4 : Chaque sous-élément est ensuite récupéré via le nœud 'GET EACH SUBITEM', qui interroge les détails de chaque sous-élément. Étape 5 : Les données peuvent être envoyées à un autre service via le nœud 'MONDAY UPLOAD', facilitant ainsi l'intégration des informations traitées. Les bénéfices de ce workflow incluent une réduction significative du temps passé à gérer manuellement les sous-éléments, une diminution des erreurs humaines et une meilleure visibilité sur l'avancement des tâches. En automatisant ces processus, les équipes peuvent se concentrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée, améliorant ainsi leur productivité globale.

Ce workflow n8n a pour objectif de simplifier la création de résumés de vidéos YouTube en utilisant des outils d'intelligence artificielle. Dans un contexte où le contenu vidéo est omniprésent, ce type d'automatisation est particulièrement utile pour les créateurs de contenu, les marketeurs et les équipes de communication qui souhaitent extraire rapidement l'essentiel d'une vidéo sans avoir à la visionner en entier. Grâce à ce workflow, vous pouvez automatiser la génération de résumés pertinents, facilitant ainsi la consommation d'informations. Étape 1 : Le workflow est déclenché manuellement via le nœud 'When clicking ‘Test workflow’'. Étape 2 : La vidéo est analysée à l'aide du nœud 'SearchApi', qui récupère les données nécessaires. Étape 3 : Les données sont ensuite traitées par le nœud 'Recursive Character Text Splitter' pour les segmenter efficacement. Étape 4 : Le nœud 'Summarize' génère un résumé des segments, tandis que le nœud 'OpenAI Chat Model' enrichit le contenu avec des informations supplémentaires. Enfin, les résultats sont présentés dans des notes autocollantes via les nœuds 'Sticky Note' et 'Sticky Note1'. Cette automatisation n8n permet de gagner un temps précieux, d'améliorer la productivité et de fournir des résumés de qualité, augmentant ainsi l'engagement des utilisateurs avec le contenu vidéo.