Votre banque de workflows N8N

Ce workflow n8n a pour objectif d'automatiser la gestion des liens partagés dans un canal Telegram, facilitant ainsi leur sauvegarde et leur organisation. Dans un contexte où les équipes doivent souvent gérer un flux constant d'informations, ce processus permet de centraliser les liens importants et de les enregistrer dans des outils comme Readeck et Hoarder. Les cas d'usage incluent la collecte de ressources pour des projets, la gestion de contenu ou encore l'organisation de références pour des équipes de travail. Étape 1 : Le workflow commence par un déclencheur programmé qui active le processus à intervalles réguliers. Étape 2 : Les données sont ensuite divisées à l'aide d'un nœud de séparation, permettant de traiter les informations de manière distincte. Étape 3 : Plusieurs nœuds de notes autocollantes sont utilisés pour stocker temporairement les liens non sauvegardés. Étape 4 : Des requêtes HTTP sont effectuées pour récupérer et sauvegarder les liens dans Readeck et Hoarder, assurant ainsi que toutes les ressources pertinentes sont enregistrées. Étape 5 : Enfin, le workflow se termine par la mise à jour des notes autocollantes avec les liens sauvegardés, garantissant une traçabilité et une accessibilité des informations. Les bénéfices business de cette automatisation incluent une réduction significative du temps passé à gérer manuellement les liens, une meilleure organisation des ressources et une augmentation de la productivité des équipes.

Ce workflow n8n a pour objectif d'automatiser l'extraction des résultats de recherche Google en utilisant l'outil Bright Data. Dans un contexte où les entreprises cherchent à optimiser leur stratégie de contenu et à surveiller leur visibilité en ligne, ce workflow permet de récupérer des données précieuses directement depuis les résultats de recherche Google. Les cas d'usage incluent l'analyse de la concurrence, le suivi des mots-clés et l'optimisation des campagnes marketing. Étape 1 : le workflow se déclenche manuellement via un nœud de type 'manualTrigger'. Étape 2 : il utilise le modèle de chat Google Gemini pour formuler des requêtes de recherche. Étape 3 : les résultats sont ensuite résumés à l'aide d'une chaîne de résumé, permettant de condenser les informations pertinentes. Étape 4 : le workflow effectue une requête HTTP pour récupérer les données de recherche, suivie d'une extraction d'informations spécifiques à partir des résultats. Enfin, le modèle d'agent AI de Google Search est utilisé pour analyser et interpréter les données extraites. En intégrant ce workflow dans votre stratégie d'automatisation n8n, vous bénéficiez d'une collecte de données efficace, réduisant ainsi le temps consacré à la recherche manuelle et augmentant la précision des informations obtenues.

Ce workflow n8n a pour objectif de simplifier la gestion des données dans Airtable via une automatisation efficace. Il est particulièrement utile pour les entreprises qui souhaitent intégrer plusieurs méthodes d'interaction avec leur base de données, que ce soit pour créer, récupérer ou mettre à jour des enregistrements. Dans un contexte où la gestion des informations est cruciale, ce workflow permet de gagner du temps et d'éviter les erreurs manuelles. Le workflow commence par un déclencheur Webhook, qui permet de recevoir des requêtes API. Ensuite, plusieurs nœuds 'Respond to Webhook' sont utilisés pour répondre aux différentes requêtes. Les nœuds Airtable, tels que 'Create', 'Get All', et 'Get Single', sont intégrés pour effectuer des opérations sur les données. Par exemple, 'Create' permet d'ajouter de nouveaux enregistrements, tandis que 'Get All' et 'Get Single' facilitent la récupération d'informations spécifiques. Les nœuds 'Sticky Note' sont également utilisés pour créer des annotations visuelles, ce qui peut aider à suivre les étapes du processus. En intégrant ce workflow, les entreprises peuvent améliorer leur efficacité opérationnelle, réduire les risques d'erreurs et assurer une gestion fluide de leurs données. L'automatisation n8n permet ainsi de libérer du temps pour se concentrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée.

Ce workflow n8n a pour objectif d'automatiser la recherche d'entreprises sur LinkedIn, d'évaluer leur pertinence grâce à une intelligence artificielle, et de les ajouter à un CRM Google Sheets. Ce processus est particulièrement utile pour les équipes commerciales et marketing qui souhaitent enrichir leur base de données clients avec des informations précises et pertinentes. En intégrant cette automatisation, les utilisateurs peuvent gagner un temps précieux tout en améliorant la qualité de leurs données. Étape 1 : le workflow débute par un déclencheur manuel qui initie le processus. Étape 2 : il effectue une recherche d'entreprises sur LinkedIn via une requête HTTP, récupérant les données nécessaires. Étape 3 : les entreprises sont ensuite traitées en lots pour optimiser le flux de travail. Étape 4 : chaque entreprise est évaluée grâce à un scoring AI, permettant de filtrer les sociétés valides. Étape 5 : le workflow vérifie si l'entreprise existe déjà dans le CRM Google Sheets, et si ce n'est pas le cas, elle est ajoutée. Cette automatisation n8n permet de réduire les erreurs humaines, d'accélérer le processus de collecte de données et d'assurer une mise à jour continue des informations clients, augmentant ainsi l'efficacité des équipes commerciales.

Ce workflow n8n a pour objectif d'automatiser la recherche d'informations en utilisant Jina AI Deep Search. Dans un contexte où la collecte de données pertinentes est cruciale pour les entreprises, ce workflow permet de simplifier et d'accélérer le processus de recherche. Parfait pour les équipes marketing, les chercheurs ou toute organisation souhaitant optimiser ses recherches, il offre une solution efficace pour générer des résultats de recherche de manière automatisée. Étape 1 : le flux commence avec le déclencheur 'User Research Query Input', qui permet à l'utilisateur de soumettre une requête de recherche. Étape 2 : cette requête est ensuite envoyée à Jina AI via le noeud 'Jina AI DeepSearch Request', qui traite la demande et renvoie des résultats pertinents. Étape 3 : les réponses obtenues sont ensuite formatées et nettoyées grâce au noeud 'Format & Clean AI Response', assurant que les données sont prêtes à être utilisées. Ce workflow d'automatisation n8n permet ainsi de gagner un temps précieux en éliminant les recherches manuelles fastidieuses, tout en augmentant la précision des résultats. En intégrant cette solution, les entreprises peuvent améliorer leur efficacité opérationnelle et se concentrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée.

Ce workflow n8n a pour objectif de simplifier le processus d'analyse et de résumé des vidéos YouTube grâce à une automatisation efficace. Dans un contexte où le contenu vidéo est omniprésent, ce workflow permet aux entreprises et aux créateurs de contenu d'extraire rapidement des informations pertinentes à partir de vidéos, facilitant ainsi la prise de décision et l'engagement des utilisateurs. En utilisant des outils comme l'API YouTube et des modèles de langage avancés, ce workflow offre une solution complète pour transformer des vidéos en résumés exploitables. Étape 1 : le workflow se déclenche lorsqu'un message de chat est reçu, initiant ainsi le processus. Étape 2 : il récupère la transcription de la vidéo YouTube via un appel API, permettant d'accéder au contenu textuel. Étape 3 : la transcription est ensuite segmentée et combinée pour créer un résumé cohérent. Étape 4 : les détails de la vidéo sont fusionnés avec la transcription pour fournir une réponse complète. En intégrant des outils d'intelligence artificielle, ce workflow n8n améliore l'efficacité des équipes en réduisant le temps consacré à l'analyse de contenu vidéo, tout en augmentant la valeur ajoutée des informations extraites.

Ce workflow n8n est conçu pour automatiser l'analyse de vidéos YouTube en utilisant des modèles d'intelligence artificielle. Dans un contexte où le contenu vidéo est omniprésent, ce processus permet aux entreprises et créateurs de contenu d'extraire des informations précieuses à partir de leurs vidéos. Par exemple, les équipes marketing peuvent analyser les performances de leurs vidéos pour optimiser leur stratégie de contenu. Le workflow commence par un déclencheur manuel, permettant à l'utilisateur de lancer l'analyse à tout moment. Ensuite, le workflow récupère l'ID de la vidéo YouTube, qui est ensuite utilisé pour générer une transcription via une requête HTTP. Cette transcription est ensuite analysée à l'aide de modèles de langage avancés tels que OpenAI, OpenRouter et DeepSeek. Les résultats de cette analyse sont ensuite formatés et envoyés par email, offrant un retour d'information structuré. En intégrant des notes autocollantes tout au long du processus, ce workflow permet de garder une trace des étapes et des résultats. Les bénéfices de cette automatisation n8n incluent un gain de temps considérable dans l'analyse de contenu vidéo, une meilleure compréhension des performances des vidéos et une optimisation des stratégies de contenu, ce qui se traduit par une augmentation de l'engagement et de la portée des vidéos.

Ce workflow n8n a pour objectif d'enrichir les données de votre CRM Agile avec des informations provenant de la base de données SIREN de l'INSEE. Dans un contexte où la qualité des données clients est cruciale pour les entreprises, ce processus permet d'automatiser la récupération et l'enrichissement des données, garantissant ainsi une meilleure prise de décision et une gestion plus efficace des relations clients. Les cas d'usage incluent l'amélioration de la segmentation des clients et l'optimisation des campagnes marketing. Le workflow débute par un déclencheur manuel, permettant à l'utilisateur de tester le flux. Ensuite, il utilise des requêtes HTTP pour interroger la base de données SIREN afin de trouver des entreprises et récupérer toutes les données nécessaires. Un traitement est effectué pour filtrer les entreprises qui ont une clé en lecture seule. Ensuite, les données récupérées sont fusionnées avec celles du CRM Agile pour enrichir les informations clients. Ce processus est soutenu par des notes autocollantes pour documenter chaque étape. Les bénéfices business incluent une réduction significative du temps consacré à la mise à jour des données et une amélioration de la précision des informations clients, ce qui se traduit par une meilleure efficacité opérationnelle et une augmentation de la satisfaction client.

Ce workflow n8n a pour objectif de simplifier la génération d'images à l'aide de l'API OpenAI. Il s'adresse aux professionnels du marketing, aux créateurs de contenu et aux développeurs souhaitant intégrer des images générées par IA dans leurs projets. En automatisant ce processus, les utilisateurs peuvent gagner un temps précieux tout en enrichissant leur contenu visuel. Le workflow commence par un déclencheur manuel, permettant à l'utilisateur de lancer la génération d'images à tout moment. Ensuite, il utilise le nœud 'OpenAI - Generate Image' pour faire une requête à l'API d'OpenAI, en spécifiant les paramètres nécessaires pour obtenir l'image souhaitée. Une fois l'image générée, le nœud 'Convert to File' permet de convertir cette image en un fichier téléchargeable. Le workflow inclut également un nœud 'Separate Image Outputs' qui permet de gérer plusieurs sorties d'images, offrant ainsi une flexibilité supplémentaire. Enfin, le nœud 'Sticky Note' peut être utilisé pour ajouter des annotations ou des notes sur les images générées. Grâce à cette automatisation n8n, les utilisateurs peuvent facilement intégrer des images créées par IA dans leurs projets, tout en réduisant le risque d'erreurs manuelles et en améliorant leur efficacité opérationnelle.

Ce workflow n8n a pour objectif d'optimiser automatiquement les images téléchargées sur Google Drive. Dans un contexte où la gestion des ressources visuelles est cruciale pour les entreprises, ce processus permet de réduire la taille des fichiers tout en préservant leur qualité. Cela est particulièrement utile pour les équipes marketing et de communication qui souhaitent améliorer la rapidité de chargement de leurs contenus visuels sur le web. Le workflow commence par un déclencheur Google Drive qui surveille un dossier spécifique à la recherche de nouvelles images. Lorsqu'une nouvelle image est détectée, elle est automatiquement téléchargée via le nœud 'Download image'. Ensuite, l'image est envoyée à TinyPNG pour optimisation grâce à une requête HTTP. Une fois l'image optimisée, elle est récupérée et peut être stockée à nouveau sur Google Drive. Ce processus d'automatisation n8n permet non seulement de gagner du temps, mais aussi de garantir une gestion efficace des ressources visuelles, réduisant ainsi les coûts de stockage et améliorant l'expérience utilisateur sur les sites web. En intégrant cette automatisation, les entreprises peuvent se concentrer sur d'autres tâches stratégiques tout en s'assurant que leur contenu visuel est toujours optimisé.

Ce workflow n8n a pour objectif d'automatiser l'analyse de données en utilisant LangChain et OpenAI. Dans un contexte où les entreprises cherchent à optimiser leur traitement de données, ce workflow permet de transformer des entrées brutes en résultats structurés et exploitables. Les cas d'usage incluent la génération de rapports, l'extraction d'informations clés et la création de résumés intelligents. Étape 1 : le déclencheur manuel permet d'exécuter le workflow à la demande. Étape 2 : le noeud 'Prompt' prépare les données d'entrée pour le traitement. Étape 3 : le 'LLM Chain' utilise un modèle de langage pour analyser les données. Étape 4 : le 'Structured Output Parser' formate les résultats selon un schéma JSON défini, tandis que l' 'Auto-fixing Output Parser' corrige automatiquement les erreurs potentielles dans les résultats. Enfin, plusieurs notes autocollantes sont ajoutées pour fournir des commentaires ou des instructions supplémentaires. Grâce à cette automatisation n8n, les entreprises peuvent gagner du temps, réduire les erreurs humaines et améliorer la qualité de leurs analyses de données, ce qui se traduit par une prise de décision plus rapide et plus éclairée.

Ce workflow n8n a pour objectif de faciliter la génération et le stockage d'images créées par l'IA sur Google Drive. Dans un contexte où la création de contenu visuel est essentielle pour les entreprises, ce processus d'automatisation permet aux équipes marketing et créatives de gagner du temps tout en optimisant leur flux de travail. Par exemple, une agence de communication peut utiliser ce workflow pour générer rapidement des visuels pour ses campagnes publicitaires. Étape 1 : le flux commence par un déclencheur manuel qui permet à l'utilisateur de lancer le processus. Étape 2 : il envoie une requête HTTP à l'API de génération d'images, où les paramètres nécessaires sont spécifiés. Étape 3 : une fois l'image générée, une autre requête est effectuée pour obtenir l'URL de l'image. Étape 4 : l'image est ensuite téléchargée pour être stockée. Étape 5 : l'image est finalement sauvegardée sur Google Drive dans un dossier prédéfini. Ce workflow n8n offre une solution efficace pour automatiser la création et le stockage d'images, réduisant ainsi les délais de production et augmentant la productivité des équipes. En intégrant cette automatisation, les entreprises peuvent se concentrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée, tout en assurant une gestion fluide de leur contenu visuel.