IA
Automatisation IA avec n8n
Automatisez vos workflows métier avec n8n. Orchestration de processus, intégration multi-systèmes, agents IA, RAG, protocole MCP, cas réels.
À l'issue de la formation, le participant sera capable de :
- créer des workflows d'automatisation avec n8n
- intégrer des LLMs (Large Language Models) et agents IA dans les automatisations
- implémenter des solutions RAG (Retrieval-Augmented Generation)
- développer des assistants IA personnalisés
- automatiser le traitement de documents, emails et données structurées
- maîtriser les concepts de prompting, embeddings et bases de données vectorielles
- déployer des chatbots IA interactifs et des systèmes de veille automatisés
Public : développeurs, analystes business, professionnels IT, automaticiens.
Prérequis : notions d'API REST, familiarité avec JavaScript (bases).
Jour 1 · Module 1 — Introduction à n8n et Concepts de Base
- Présentation de n8n : fonctionnalités, cas d'usage
- Architecture des workflows : nœuds, liaisons de données, types de données (JSON, string, etc.)
- Logique de flux : merge, split, boucles, conditions
- Méthodes d'authentification (API keys, OAuth, etc.)
- Comparaison des versions : Communauté, Pro, Entreprise
Labs
- Création d'un workflow simple : récupération de données via API REST
- Manipulation des données JSON et liaison entre nœuds
- Exercice sur la logique des flux : boucles et conditions, Merge
Jour 1 · Module 2 — JavaScript dans n8n et Gestion des Utilisateurs
- Notions de base de JavaScript pour n8n
- Gestion des utilisateurs et permissions
- Self-hosting de n8n : configuration et bonnes pratiques
Labs
- Création de fonctions JavaScript personnalisées dans n8n
- Exercice : transformation de données avec JavaScript
Jour 2 · Module 3 — NLP, LLM et Intégration OpenAI
- Concepts de NLP (Natural Language Processing) et LLM
- Paramètres des LLM : température, tokens, etc.
- Introduction à LangChain et Agent Chains
Labs
- Création d'un chatbot IA pour interagir avec des flux RSS
- Exercice : résumé automatique d'emails Gmail avec OpenAI
Jour 2 · Module 4 — Automatisation des Emails et Assistants IA
- OpenAI Assistants API
- Intégration Gmail et gestion des bases de connaissances
- Personnalisation des réponses automatisées
Labs
- Configuration d'un assistant IA pour traiter les emails Gmail
- Génération de réponses contextuelles et intégration de bases de connaissances produits
Jour 3 · Module 5 — RAG et Bases de Données Vectorielles
- Architecture RAG (Retrieval-Augmented Generation)
- Bases de données vectorielles (Pinecone, Weaviate)
- Traitement de PDF et documentation
Labs
- Mise en place d'un système RAG pour indexer des documents PDF
- Configuration de Pinecone et intégration avec OpenAI
Jour 3 · Module 6 — Chatbots Documentaires et Déploiement
- Création de chatbots spécialisés
- Prompt engineering : bonnes pratiques
- Intégration de chatbots dans un site web via n8n
Labs
- Développement d'un chatbot interactif pour Google Sheets
- Exercice : embedding de chat dans un site web
Jour 3 · Module 7 — Intégration Avancée avec MCP (Modular Context Protocol)
- Présentation du protocole MCP : vision, objectifs, principes
- Architecture de MCP : rôles du client, du serveur, des contextes dynamiques
- Différences entre MCP et les agents traditionnels (agent chain, tools LangChain)
- Avantages de MCP pour les systèmes IA : scalabilité, modularité, interopérabilité
- Implémentations MCP réelles : Brave Search MCP (enrichissement contextuel des requêtes), FireCrawl MCP (crawling orienté objectif avec injection de contexte), Claude Desktop MCP (intégration de contextes utilisateur via serveur MCP personnalisé)
Labs
- Déploiement d'un MCP Server personnalisé dans n8n (MCP Server Trigger, configuration côté client)
- Intégration d'un flux n8n avec Brave Search MCP pour enrichir des requêtes web
- Construction d'un micro-agent avec FireCrawl MCP orienté scraping contextuel
- Connexion d'un système d'agent IA à un serveur MCP personnel pour recevoir des instructions enrichies par contexte
Jour 3 · Module 8 — Production et Optimisation
- Architecture de production avec n8n
- Intégration de modules externes
- Optimisation des workflows
Labs
- Déploiement d'un workflow complet : de la conception à la production
- Exercice : automatisation d'un processus métier avec n8n et IA
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