Votre banque de workflows N8N

Ce workflow n8n a pour objectif d'automatiser le traitement d'images en utilisant des outils d'intelligence artificielle et de stockage cloud. Dans un contexte où la gestion d'images est cruciale pour les entreprises, ce workflow permet d'optimiser le processus de classification et d'upload d'images sur Cloudinary. Les cas d'usage incluent la gestion de catalogues de produits, l'analyse d'images pour des campagnes marketing, ou encore la création de contenus visuels pour les réseaux sociaux. Le workflow débute par un déclencheur manuel qui permet de tester le flux. Ensuite, il utilise un nœud HTTP pour récupérer une image source via une URL. Les résultats sont ensuite filtrés pour ne conserver que ceux dont le score de confiance est supérieur ou égal à 0.9. Les images sont ensuite recadrées et traitées à l'aide d'un modèle de classification d'objets, avant d'être uploadées sur Cloudinary. Les étapes intermédiaires incluent la définition de variables et l'utilisation de nœuds pour gérer les résultats. Les bénéfices de cette automatisation n8n sont multiples : réduction du temps de traitement des images, amélioration de la précision des classifications, et intégration fluide avec des services de stockage cloud. En mettant en place ce workflow, les entreprises peuvent non seulement gagner en efficacité, mais aussi en qualité de service, tout en réduisant les risques d'erreurs manuelles.

Ce workflow n8n permet d'automatiser la création de contenu sur WordPress à partir de documents PDF, tout en intégrant une étape de validation humaine via Gmail. Dans un contexte où la production de contenu est essentielle pour le marketing digital, ce workflow s'adresse aux équipes de communication et de marketing qui cherchent à optimiser leur processus de publication. En automatisant la transformation d'un PDF en article de blog, les utilisateurs peuvent gagner un temps précieux tout en maintenant un contrôle de qualité grâce à l'approbation par email. Le processus débute par le téléchargement d'un fichier PDF via un déclencheur de formulaire. Ensuite, le texte est extrait du document et traité par un modèle de langage pour générer un brouillon d'article. Ce brouillon est ensuite soumis à une approbation humaine via Gmail, garantissant que le contenu respecte les standards de l'entreprise. Une fois approuvé, le contenu est publié sur WordPress, accompagné d'images qui peuvent également être téléchargées et intégrées. Les bénéfices de cette automatisation n8n sont multiples : réduction des erreurs humaines, gain de temps considérable dans le processus de création de contenu, et amélioration de la collaboration entre les équipes. En intégrant des outils comme Gmail et WordPress, ce workflow offre une solution complète et efficace pour les entreprises souhaitant améliorer leur stratégie de contenu.

Ce workflow n8n est conçu pour automatiser le processus de génération de légendes d'images en utilisant le modèle Google Gemini. Dans un contexte où les entreprises cherchent à enrichir leur contenu visuel, ce workflow offre une solution efficace pour créer des légendes pertinentes et attrayantes. Il s'adresse particulièrement aux équipes marketing et de communication qui souhaitent optimiser leur production de contenu visuel tout en réduisant le temps consacré à cette tâche. Le workflow débute avec un déclencheur manuel, permettant à l'utilisateur de lancer le processus à tout moment. Ensuite, le modèle Google Gemini est utilisé pour générer des légendes basées sur les images fournies. Les images sont ensuite traitées par plusieurs nœuds, notamment pour le redimensionnement et l'ajout de légendes. Le nœud 'Get Image' permet de récupérer l'image à partir d'une URL, tandis que les nœuds 'Resize For AI' et 'Apply Caption to Image' ajustent l'image et ajoutent la légende générée. Les nœuds de fusion, tels que 'Merge Image & Caption', combinent l'image et la légende pour créer un produit final cohérent. Les bénéfices de ce workflow incluent une réduction significative du temps de création de contenu, une amélioration de l'engagement visuel et une capacité à produire des légendes adaptées à différents formats d'image. En intégrant ce type d'automatisation n8n, les entreprises peuvent non seulement gagner en efficacité, mais aussi améliorer la qualité de leur communication visuelle.

Ce workflow n8n a pour objectif de simplifier la génération de leads en automatisant le processus d'extraction et de stockage des données. Dans un contexte où la collecte de leads est cruciale pour les équipes commerciales, ce système permet de récupérer des informations pertinentes à partir d'une source externe et de les enregistrer directement dans une base de données. Par exemple, une entreprise souhaitant enrichir sa base de données clients peut utiliser ce workflow pour scraper des leads en ligne et les stocker efficacement. Étape 1 : Le processus commence par un déclencheur manuel, permettant à l'utilisateur de tester le workflow à la demande. Étape 2 : Ensuite, les champs sont configurés pour préparer les données à être extraites. Étape 3 : Le noeud 'Scrape Leads' effectue une requête HTTP pour collecter les informations des leads. Étape 4 : Les données récupérées sont ensuite filtrées pour exclure les leads sans adresse email, grâce au noeud de condition 'Filter leads without email'. Étape 5 : Enfin, les leads valides sont enregistrés dans une base de données Airtable, garantissant ainsi un stockage organisé et accessible. Les bénéfices de ce workflow sont multiples : il permet de gagner du temps en automatisant la collecte de données, réduit les erreurs humaines et améliore la qualité des leads générés. En intégrant ce système, les équipes commerciales peuvent se concentrer sur la conversion des leads plutôt que sur leur collecte.

Ce workflow n8n a pour objectif d'automatiser l'extraction de données depuis Twitter et leur traitement avant de les stocker dans une base de données. Il s'adresse aux entreprises souhaitant analyser des mentions de marque ou des tendances sur les réseaux sociaux. En utilisant des outils comme Twitter, MongoDB et Postgres, ce workflow permet d'optimiser la collecte et le traitement des informations. L'automatisation commence par un déclencheur Cron qui active le processus à intervalles réguliers. Ensuite, le noeud Twitter récupère les tweets en fonction de mots-clés définis. Ces données sont ensuite analysées à l'aide de Google Cloud Natural Language pour en extraire des insights. Les résultats sont stockés dans MongoDB pour un accès facile, puis transférés vers une base de données Postgres pour des analyses plus approfondies. Enfin, les résultats peuvent être envoyés via Slack pour tenir informées les équipes concernées. Grâce à cette automatisation n8n, les entreprises peuvent gagner du temps, réduire les erreurs humaines et obtenir des données exploitables rapidement, améliorant ainsi leur prise de décision stratégique.

Ce workflow n8n a pour objectif d'automatiser le processus de sélection des CV en intégrant une analyse par intelligence artificielle et en notifiant les équipes RH. Dans un contexte où les entreprises reçoivent un grand nombre de candidatures, ce système permet de gagner un temps précieux tout en améliorant la qualité de la sélection. Les cas d'usage incluent l'automatisation de la réception des CV, l'analyse des candidatures et l'envoi de notifications aux responsables des ressources humaines. Étape 1 : le workflow commence par un déclencheur basé sur un formulaire d'application qui recueille les CV des candidats. Étape 2 : les fichiers CV sont ensuite convertis en format JSON pour faciliter leur traitement. Étape 3 : l'analyse des CV est effectuée à l'aide du modèle Google Gemini, qui évalue et note les candidatures. Étape 4 : une fois l'analyse terminée, des notifications sont envoyées par email aux équipes RH pour les informer des nouvelles candidatures. Ce processus réduit le temps de traitement des candidatures et améliore la réactivité des équipes, tout en garantissant une évaluation plus objective des candidats. En intégrant cette automatisation n8n, les entreprises peuvent optimiser leur processus de recrutement et se concentrer sur les candidats les plus prometteurs.

Ce workflow n8n a pour objectif d'automatiser le transfert de fichiers PDF scannés vers Nextcloud, facilitant ainsi la gestion documentaire pour les entreprises. Dans un contexte où la numérisation des documents est essentielle, ce processus permet de réduire le temps passé à gérer manuellement les fichiers tout en assurant leur disponibilité sur le cloud. Les cas d'usage incluent la numérisation de documents administratifs, de contrats ou de factures, garantissant un accès rapide et sécurisé aux informations. Étape 1 : le workflow débute avec un déclencheur programmé (Schedule Trigger) qui active le processus à intervalles réguliers. Étape 2 : un premier nœud HTTP Request récupère les fichiers PDF à partir d'une source définie. Étape 3 : les fichiers sont ensuite envoyés vers Nextcloud grâce au nœud Nextcloud, qui gère le téléchargement des données binaires. Étape 4 : un second nœud HTTP Request peut être utilisé pour effectuer des vérifications supplémentaires ou pour notifier des utilisateurs. Enfin, le nœud Sticky Note permet d'ajouter des annotations ou des rappels concernant les fichiers transférés. En intégrant ce workflow, les entreprises bénéficient d'une automatisation n8n qui améliore leur efficacité opérationnelle, réduit les erreurs humaines et optimise la gestion des documents.

Ce workflow n8n est conçu pour automatiser la gestion des incidents en intégrant des outils d'intelligence artificielle. Il s'adresse particulièrement aux équipes de support technique ou de gestion de projet qui souhaitent optimiser leur processus de traitement des incidents. Grâce à l'automatisation n8n, ce workflow permet de collecter des informations via un formulaire, d'analyser et de prioriser les incidents à l'aide d'OpenAI, puis de les structurer pour une intégration facile dans NocoDB. L'objectif est de réduire le temps de réponse et d'améliorer la communication avec les clients. Le workflow débute par un déclencheur de formulaire d'incident qui recueille les données nécessaires. Ensuite, il utilise un agent Langchain pour assigner une catégorie à l'incident, suivi d'une analyse par le modèle de chat OpenAI pour prioriser les tâches. Les incidents sont ensuite formatés pour NocoDB et insérés dans la base de données. Des notifications par email et Slack sont envoyées aux assignés pour assurer un suivi efficace. Des vérifications régulières sont mises en place pour s'assurer que les tâches sont traitées dans les délais impartis. Les bénéfices business de ce workflow incluent une réduction significative des délais de traitement des incidents, une meilleure visibilité sur l'état des tâches et une communication améliorée avec les clients. En intégrant l'intelligence artificielle, les équipes peuvent se concentrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée, tout en minimisant les erreurs humaines.

Ce workflow n8n a pour objectif de générer dynamiquement des pages HTML à partir des requêtes des utilisateurs en utilisant l'API d'OpenAI. Dans un contexte où la personnalisation du contenu est essentielle, cette automatisation permet aux entreprises de répondre rapidement aux demandes spécifiques de leurs clients, tout en optimisant leur temps de développement. Les cas d'usage incluent la création de pages web sur mesure pour des événements, des produits ou des services, offrant ainsi une expérience utilisateur enrichie. Étape 1 : le workflow commence par un déclencheur Webhook qui reçoit la requête de l'utilisateur. Étape 2 : les données sont ensuite envoyées à OpenAI via le nœud 'Open AI - Using Structured Output', qui traite les informations et génère une réponse structurée. Étape 3 : cette réponse est ensuite transformée en HTML grâce au nœud 'OpenAI - JSON to HTML'. Étape 4 : le résultat HTML est formaté pour assurer une présentation adéquate. Enfin, des notes autocollantes peuvent être ajoutées pour garder une trace des informations importantes. Cette automatisation n8n permet ainsi de gagner en efficacité, de réduire les délais de réponse et d'améliorer la satisfaction client en offrant un contenu personnalisé et pertinent.

Ce workflow n8n permet d'automatiser le stockage des pages de Notion en tant que documents vectoriels dans Supabase, en utilisant OpenAI pour enrichir le contenu. Dans un contexte où la gestion de l'information est cruciale, cette automatisation est particulièrement utile pour les équipes de contenu, les chercheurs ou toute organisation qui utilise Notion comme outil de gestion de projet. Les cas d'usage incluent la création de bases de données de connaissances, la synthèse d'informations ou encore la génération de résumés à partir de contenus variés. Étape 1 : Le déclencheur du workflow est un événement de type 'Notion - Page Added Trigger', qui surveille l'ajout de nouvelles pages dans une base de données Notion spécifique. Étape 2 : Une fois la page ajoutée, le contenu est récupéré grâce au nœud 'Notion - Retrieve Page Content'. Étape 3 : Le contenu est ensuite filtré pour exclure les éléments non textuels via le nœud 'Filter Non-Text Content'. Étape 4 : Les blocs de texte sont ensuite résumés et concaténés à l'aide du nœud 'Summarize - Concatenate Notion's blocks content'. Étape 5 : Les données sont préparées pour le stockage dans Supabase avec le nœud 'Create metadata and load content', avant d'être finalement envoyées au 'Supabase Vector Store' pour un accès rapide et efficace. Cette automatisation n8n offre des bénéfices significatifs en termes de gain de temps et d'efficacité, permettant aux utilisateurs de se concentrer sur l'analyse et l'exploitation des données plutôt que sur leur collecte manuelle.

Ce workflow n8n est conçu pour automatiser la gestion d'agents IA via Telegram, facilitant ainsi la communication et l'interaction avec les utilisateurs. Dans un contexte où les entreprises cherchent à améliorer leur service client et à automatiser les réponses, ce workflow se révèle particulièrement utile pour les équipes de support, les développeurs et les entreprises technologiques. Il permet de gérer des requêtes, d'interagir avec des modèles d'IA, et d'extraire des informations pertinentes en temps réel. Étape 1 : Le workflow débute avec un déclencheur Telegram qui capte les messages entrants. Étape 2 : Un nœud Switch permet de diriger le flux en fonction des types de messages reçus. Étape 3 : Les messages sont ensuite traités par divers nœuds, notamment ceux d'OpenAI et de Google Gemini, qui génèrent des réponses intelligentes. Étape 4 : Les résultats sont ensuite envoyés à l'utilisateur via Telegram. Ce processus inclut également des outils comme Airtable pour la gestion des données et des outils de mémoire pour conserver le contexte des conversations. En intégrant ces éléments, ce workflow offre une solution robuste pour automatiser les interactions sur Telegram, réduisant ainsi le temps de réponse et augmentant la satisfaction client.

Ce workflow n8n a pour objectif d'automatiser la collecte d'avis Trustpilot et leur intégration dans Google Sheets, facilitant ainsi la gestion des retours clients pour les entreprises. Dans un contexte où la réputation en ligne est cruciale, ce processus permet aux équipes marketing et aux gestionnaires de suivre facilement les avis et d'analyser la satisfaction client. En utilisant ce workflow, les utilisateurs peuvent rapidement récupérer des avis, les traiter et les organiser dans des feuilles de calcul, ce qui leur fait gagner un temps précieux. Le workflow commence par un déclencheur manuel, permettant aux utilisateurs de tester le flux à la demande. Ensuite, il utilise un nœud HTTP pour récupérer les avis depuis Trustpilot via une requête API. Les avis sont ensuite analysés et traités à l'aide de nœuds de code pour extraire les informations pertinentes. Les données sont ensuite divisées et envoyées à différentes feuilles Google Sheets pour une meilleure organisation. Les nœuds de mise à jour permettent d'apporter des modifications aux données avant leur envoi final. Les bénéfices de cette automatisation n8n sont multiples : elle réduit les erreurs manuelles, améliore la réactivité face aux avis clients et permet une meilleure gestion des données. En intégrant ces avis directement dans Google Sheets, les équipes peuvent facilement les analyser et prendre des décisions éclairées pour améliorer leur service.