Votre banque de workflows N8N

Ce workflow n8n a pour objectif de faciliter l'assistance utilisateur en intégrant un agent IA capable de répondre aux questions des utilisateurs via Slack. Dans un contexte où les entreprises cherchent à améliorer leur service client tout en réduisant les délais de réponse, ce workflow se révèle particulièrement utile. Les cas d'usage incluent la gestion des demandes d'assistance, la collecte d'emails pour un suivi personnalisé, et la possibilité de solliciter un humain lorsque l'IA ne peut pas répondre. Étape 1 : le déclencheur de chat initie le workflow lorsque l'utilisateur pose une question. Étape 2 : le système vérifie si l'utilisateur a fourni son email pour un suivi ultérieur. Si l'email n'est pas fourni, le workflow invite l'utilisateur à le communiquer. Étape 3 : en cas de besoin, le workflow envoie un message sur Slack pour demander de l'aide à un membre de l'équipe. Étape 4 : l'agent IA, alimenté par GPT-4, traite les questions et fournit des réponses basées sur la mémoire contextuelle. Ce workflow n8n permet non seulement d'améliorer l'efficacité du support client, mais également de garantir une expérience utilisateur fluide et réactive, tout en réduisant la charge de travail des équipes humaines.

Ce workflow n8n a pour objectif d'automatiser la gestion des doublons dans une base de données Notion. Dans un environnement professionnel où la gestion des informations est cruciale, il est fréquent de rencontrer des doublons qui peuvent nuire à la qualité des données. Ce workflow permet de détecter et d'archiver automatiquement les éléments en double, garantissant ainsi une base de données propre et efficace. Le flux commence par un déclencheur programmé qui s'active chaque jour, permettant une surveillance régulière des données. Ensuite, le workflow utilise le nœud 'Get pages from database' pour récupérer toutes les pages de la base de données Notion spécifiée. Une fois les données collectées, le nœud 'Aggregate all items' les regroupe pour faciliter l'analyse. Le traitement se poursuit avec le nœud 'Filter duplicates', qui applique un code JavaScript pour identifier les doublons. Les éléments filtrés sont ensuite formatés correctement grâce au nœud 'Format items properly'. Enfin, les doublons détectés sont archivés dans Notion via le nœud 'Archive pages'. En intégrant ce workflow, les entreprises peuvent réduire le temps passé à gérer les données, minimiser les erreurs et améliorer la prise de décision grâce à des informations fiables.

Ce workflow n8n a pour objectif de simplifier la génération d'images à partir de prompts via l'API d'OpenAI. Il s'adresse aux entreprises et aux professionnels du marketing qui souhaitent enrichir leur contenu visuel de manière rapide et efficace. En intégrant cette automatisation n8n, les utilisateurs peuvent générer des images personnalisées en fonction de leurs besoins spécifiques, ce qui leur permet de gagner du temps et d'améliorer leur productivité. Le workflow commence par un déclencheur de formulaire qui recueille les prompts et les options de l'utilisateur. Ensuite, il utilise le nœud 'OpenAI Image Generation' pour envoyer une requête à l'API d'OpenAI et récupérer l'image générée. Après cela, le nœud 'Convert to File' permet de convertir l'image en un fichier téléchargeable. Enfin, le workflow renvoie les résultats à l'utilisateur via un autre nœud de formulaire, lui permettant de visualiser et de télécharger l'image créée. Grâce à cette automatisation, les entreprises peuvent réduire le temps consacré à la création de contenu visuel tout en bénéficiant de la puissance de l'IA pour générer des images de qualité. En intégrant ce workflow, les utilisateurs peuvent également personnaliser leurs prompts et options pour obtenir des résultats qui correspondent parfaitement à leur vision.

Ce workflow n8n a pour objectif d'extraire et de résumer les résultats de recherche de Bing Copilot en utilisant les capacités de l'IA de Google Gemini et Bright Data. Dans un contexte où la rapidité et la précision des informations sont cruciales, ce processus d'automatisation permet aux équipes de gagner un temps précieux en consolidant les données pertinentes. Les cas d'usage incluent la génération de résumés pour des rapports, la recherche d'informations pour des projets ou la préparation de contenu basé sur des résultats de recherche. Étape 1 : le déclencheur manuel permet de lancer le workflow. Étape 2 : le modèle de chat Google Gemini est utilisé pour traiter les données. Étape 3 : les résultats sont chargés par le nœud de chargement de données par défaut. Ensuite, les données sont segmentées pour une meilleure gestion. Étape 4 : des conditions sont appliquées pour vérifier la validité des données extraites. Étape 5 : un appel HTTP est effectué pour télécharger les instantanés nécessaires. Les étapes suivantes impliquent la création de résumés concis et l'envoi des résultats via des notifications webhook. Ce workflow offre une valeur ajoutée significative en réduisant les efforts manuels et en augmentant l'efficacité des équipes dans la gestion de l'information.

Ce workflow n8n est conçu pour automatiser l'analyse de vidéos YouTube en générant des résumés, des transcriptions et du contenu pertinent, tout en intégrant l'intelligence artificielle de Google Gemini. Dans un contexte où les entreprises cherchent à optimiser leur contenu vidéo pour améliorer l'engagement et la compréhension des utilisateurs, ce workflow répond à un besoin croissant d'automatisation dans la gestion de contenu. Les cas d'usage incluent la création de résumés pour des présentations, l'extraction de points clés pour des articles de blog ou la préparation de contenu pour des réseaux sociaux. Le workflow débute par un déclencheur de formulaire, permettant à l'utilisateur de soumettre une vidéo YouTube. Ensuite, il utilise plusieurs nœuds pour récupérer les métadonnées de la vidéo via des requêtes HTTP, et compose des prompts adaptés pour l'intelligence artificielle. Les nœuds de type 'Sticky Note' sont utilisés pour annoter et structurer les informations tout au long du processus. Le contenu généré est ensuite converti en HTML et peut être envoyé par email ou sauvegardé sur Google Drive. Ce processus permet non seulement de gagner du temps, mais aussi d'assurer une cohérence dans la production de contenu basé sur des vidéos. En intégrant ce workflow, les entreprises peuvent réduire le temps passé sur l'analyse manuelle des vidéos, minimiser les erreurs humaines et améliorer la qualité du contenu diffusé. L'automatisation n8n offre ainsi une valeur ajoutée significative en permettant une gestion efficace et rapide des ressources vidéo.

Ce workflow n8n a pour objectif d'automatiser la détection des menaces via Crowdstrike, en recherchant des indicateurs de compromission (IOCs) dans VirusTotal, puis en créant un ticket dans Jira et en envoyant une notification sur Slack. Ce processus est essentiel pour les équipes de sécurité informatique qui doivent réagir rapidement aux menaces détectées. En intégrant ces outils, les entreprises peuvent améliorer leur réactivité face aux incidents de sécurité et optimiser leur gestion des tickets. Le workflow commence par un déclencheur planifié, qui active le processus à intervalles réguliers. Ensuite, il utilise le nœud 'Get recent detections from Crowdstrike' pour récupérer les détections récentes. Ces détections sont ensuite traitées et divisées en plusieurs éléments grâce au nœud 'Split out detections'. Chaque détection est analysée pour en extraire les comportements associés, en utilisant le nœud 'Get detection details'. Les IOCs sont ensuite vérifiés dans VirusTotal via plusieurs requêtes HTTP. Une fois les informations collectées et traitées, le workflow crée un ticket dans Jira avec les détails pertinents et envoie une notification sur Slack pour alerter l'équipe concernée. Cette automatisation n8n permet de réduire le temps de réponse aux incidents et d'améliorer la collaboration entre les équipes de sécurité et de développement. En intégrant ces outils, les entreprises bénéficient d'une meilleure visibilité sur les menaces et d'une gestion plus efficace des incidents.

Ce workflow n8n a pour objectif d'automatiser l'interaction entre un webhook et l'API d'OpenAI, permettant ainsi aux utilisateurs de générer des réponses intelligentes en temps réel. Ce type d'automatisation est particulièrement utile pour les entreprises qui souhaitent intégrer des fonctionnalités d'intelligence artificielle dans leurs applications ou services, comme des chatbots ou des assistants virtuels. En utilisant ce workflow, les équipes techniques peuvent rapidement mettre en place des solutions innovantes sans nécessiter de développement complexe. Étape 1 : le déclencheur est un webhook qui reçoit des données. Étape 2 : les données sont ensuite envoyées à OpenAI via un nœud spécifique qui gère les requêtes d'IA. Étape 3 : la réponse d'OpenAI est traitée et renvoyée au webhook pour une utilisation immédiate. Étape 4 : des notes autocollantes peuvent être créées pour visualiser ou stocker des informations importantes. Ce workflow illustre parfaitement comment l'automatisation n8n peut simplifier des processus complexes tout en apportant une valeur ajoutée significative. En intégrant des réponses générées par l'IA, les entreprises peuvent améliorer l'engagement client et optimiser leurs opérations.

Ce workflow n8n a pour objectif d'analyser le sentiment des retours clients recueillis via Typeform et d'envoyer des notifications sur Mattermost. Dans un contexte où la satisfaction client est primordiale, cette automatisation permet aux équipes de réagir rapidement aux feedbacks, qu'ils soient positifs ou négatifs. Par exemple, une entreprise peut surveiller les retours sur ses produits ou services et alerter les équipes concernées en temps réel. Étape 1 : le workflow est déclenché par un retour soumis sur Typeform. Étape 2 : les données de feedback sont ensuite analysées grâce à Google Cloud Natural Language, qui détermine le sentiment général du retour. Étape 3 : une condition est appliquée pour décider si le sentiment est positif ou négatif. Étape 4 : selon le résultat de cette condition, un message approprié est envoyé sur un canal Mattermost spécifique, permettant ainsi aux équipes de prendre des mesures immédiates. Grâce à cette automatisation n8n, les entreprises peuvent améliorer leur réactivité face aux retours clients, réduire le temps de réponse et optimiser leur stratégie de communication. En intégrant ce type de workflow, les organisations gagnent en efficacité et en satisfaction client, tout en minimisant les risques d'erreurs humaines dans le traitement des feedbacks.

Ce workflow n8n a pour objectif d'automatiser l'intégration de données provenant de Hugging Face vers Notion, facilitant ainsi la gestion et l'analyse des publications scientifiques. Dans un contexte où les chercheurs et les professionnels du secteur technologique ont besoin de centraliser des informations pertinentes, ce processus permet de récupérer des articles, d'en extraire des résumés et de les stocker directement dans Notion. Cela simplifie la documentation et améliore l'accès à l'information. Étape 1 : Le workflow débute par un déclencheur programmé qui active le processus à intervalles réguliers. Étape 2 : Ensuite, une condition vérifie si des articles doivent être traités. Si c'est le cas, les articles sont traités en lots. Étape 3 : Pour chaque article, une requête HTTP est envoyée à Hugging Face pour récupérer les données de l'article. Étape 4 : Les informations sont ensuite extraites et vérifiées pour s'assurer qu'elles existent déjà dans Notion. Étape 5 : Si l'article n'est pas présent, un autre appel HTTP est effectué pour obtenir des détails supplémentaires. Étape 6 : Un résumé est généré à l'aide de l'analyse d'OpenAI, puis stocké dans Notion. Les bénéfices de ce workflow incluent une réduction significative du temps consacré à la recherche et à la documentation, ainsi qu'une amélioration de l'organisation des connaissances au sein des équipes de recherche. En automatisant ce processus, les utilisateurs peuvent se concentrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée.

Ce workflow n8n est conçu pour automatiser la gestion des notes et des médias via Telegram, intégrant des outils d'intelligence artificielle pour une expérience utilisateur enrichie. Dans un contexte où la prise de notes et le partage d'images sont essentiels pour les équipes, ce workflow permet de capturer des informations vocales, des photos et des notes écrites, tout en les organisant efficacement. Les utilisateurs peuvent ainsi se concentrer sur leur travail sans se soucier de la gestion manuelle des données. Le processus commence par un déclencheur Telegram qui écoute les événements entrants. Ensuite, les enregistrements audio sont récupérés et transcrits grâce à des outils d'IA, permettant une conversion rapide des idées en texte. Les images peuvent également être analysées et converties en fichiers, facilitant leur stockage. Les notes sont ensuite organisées à l'aide de nœuds de type 'Sticky Note', qui permettent de conserver des informations de manière visuelle et accessible. Les bénéfices de cette automatisation n8n sont multiples : réduction du temps de gestion des informations, amélioration de la collaboration au sein des équipes et augmentation de la productivité. En intégrant des outils d'IA, ce workflow offre une valeur ajoutée significative, transformant la manière dont les utilisateurs interagissent avec leurs données sur Telegram.

Ce workflow n8n a pour objectif de surveiller le solde d'un portefeuille USDT ERC-20 et d'envoyer des notifications via Telegram en cas de changement. Dans un contexte où la gestion des cryptomonnaies devient de plus en plus critique pour les investisseurs, ce système permet de rester informé en temps réel des fluctuations de son solde. Les cas d'usage incluent les traders souhaitant être alertés instantanément lors de mouvements significatifs sur leur portefeuille. Étape 1 : le workflow est déclenché par un cron qui vérifie le solde toutes les 5 minutes. Étape 2 : il utilise un appel HTTP pour récupérer le solde actuel du portefeuille USDT via Etherscan. Étape 3 : une condition vérifie si le solde a changé. Si c'est le cas, une notification est envoyée via Telegram pour informer l'utilisateur. Si le solde n'a pas changé, un message différent est envoyé pour confirmer l'absence de changement. Ce système d'automatisation n8n offre une tranquillité d'esprit aux utilisateurs en leur permettant de suivre leur portefeuille sans avoir à le vérifier manuellement. Les bénéfices business incluent une meilleure réactivité face aux fluctuations du marché et une réduction du risque de perte d'opportunités.

Ce workflow n8n permet de créer un assistant OpenAI intégré à Google Drive, facilitant ainsi la gestion et l'interaction avec vos documents. Dans un contexte où la collaboration et l'efficacité sont primordiales, ce type d'automatisation est idéal pour les équipes qui souhaitent optimiser leur flux de travail. Par exemple, des entreprises peuvent utiliser ce workflow pour automatiser la création de notes ou de résumés à partir de fichiers stockés sur Google Drive, rendant ainsi l'accès à l'information plus rapide et plus efficace. Le déroulé commence par un déclencheur manuel, permettant à l'utilisateur de tester le workflow à tout moment. Ensuite, le nœud Google Drive est utilisé pour récupérer un fichier spécifique grâce à son ID. Lorsqu'un message de chat est reçu, le workflow active la mémoire tampon de la fenêtre, ce qui permet de conserver le contexte de la conversation. Les nœuds OpenAI sont ensuite utilisés pour générer des réponses intelligentes basées sur les données du fichier et les instructions fournies. Plusieurs notes autocollantes sont créées pour afficher les résultats de manière claire et organisée. Les bénéfices de ce workflow incluent une amélioration de la productivité, une réduction des erreurs humaines et une meilleure gestion des informations. En intégrant OpenAI avec Google Drive, les utilisateurs peuvent tirer parti d'une assistance intelligente qui simplifie les tâches répétitives, tout en offrant une valeur ajoutée significative à leur processus de travail.