A l’issue de la formation le participant sera capable de :
• Installer et déployer n8n en local dans un environnement sécurisé (Docker / Node.js).
• Concevoir des pipelines ETL complets (Extract – Transform – Load) pour automatiser le traitement de données issues de sources multiples (API, fichiers, bases SQL…).
• Maîtriser la logique des workflows n8n : déclencheurs, conditions, boucles, transformations de données et gestion des erreurs.
• Implémenter des cas d’usage concrets d’automatisation de processus métiers, avec ou sans Intelligence Artificielle.
• Intégrer des modèles d’IA (LLM, OpenAI, Claude, Gemini) pour la génération, la classification et l’extraction automatisée d’informations.
• Mettre en place des architectures RAG (Retrieval-Augmented Generation) pour exploiter des bases documentaires internes (PDF, données textuelles, etc.).
• Développer des chatbots documentaires et assistants IA capables d’interagir avec des données d’entreprise via n8n.
- BDD & Décisionnel
- Intelligence Artificielle
Automatisation, ETL et Intelligence Artificielle avec n8n
Objectifs
Prérequis
Connaissance de base des structures de données JSON (paires clé/valeur).
Compréhension du fonctionnement d’une API REST (requêtes GET/POST, en-têtes, corps).
Notions élémentaires de bases de données relationnelles (SQL).
Un entretien en amont avec notre expert permet de prendre en compte le profil de chaque participant (niveau, objectifs et résultats attendus, contexte professionnel, enjeux…) et d’adapter le contenu de la formation si besoin.
Cette formation ne peut être financée que dans le cadre d’un projet d’entreprise (prise en charge entreprise ou OPCO). Les dossiers à financement personnel et CPF ne sont pas pris en compte.
Public
Développeurs, analystes business, professionnels IT, automaticiens
Formation(s) associée(s)
- Formation IA Générative pour les tâches bureautiques et administratives
- Formation Création de Voice AI Agents avec Vapi, n8n et ElevenLabs
- Diagnostic et Accompagnement à la Stratégie IA en 10 Jours
- Formation IA Générative
- Formation sur l IA pour les Ressources Humaines
- Formation IA Générative et LLMs : Comprendre, Personnaliser et Déployer
- Formation Machine Learning & AI Introduction
- Formation IA & Marketing de Contenu : Utiliser ChatGPT, DALL·E et Canva efficacement
Dernière mise à jour
Programme mis à jour le 27 novembre 2025
Bon à savoir
Evaluez votre niveau
Pour vous aider à bien choisir votre formation, nous vous proposons soit un entretien avec le formateur soit un test d’évaluation. Cela vous assurera que vous disposez des connaissances nécessaires pour suivre la formation dans des conditions optimales.
Sessions garanties
La majorité de nos sessions proposées en distanciel sont garanties. Elles peuvent être enregistrées à la demande.
Travaux pratiques
Nos formations comprennent de nombreux travaux pratiques pour un meilleur apprentissage (60 % de pratique). Nous proposons également de travailler sur vos données pour une meilleure expérience.
Les Modules
de formation
Module1
Introduction n8n & Déploiement Local (Installation & Bases)
Objectifs
• Comprendre les concepts n8n et la logique de workflow
• Installer et sécuriser n8n en local
Théorie
• Panorama n8n : cas d’usage ETL & automatisation
• Architecture des workflows : nœuds, liaisons, données (JSON/string/binary)
• Triggers (HTTP Webhook, Cron, Gmail, Drive…)
• Méthodes d’authentification : API Key, OAuth2, Basic
• Éditions Community / Pro / Enterprise (différences clés)
• Installation locale et utilisation de Variables d’environnement : Docker / Node.js
• Gestion d’erreur
Lab pratique
• Installer n8n en local
• Création d’un workflow simple : récupération de données via API REST.
Module2
ETL & Data Pipelines (Logique, Transformations, Connecteurs)
Objectifs
o Concevoir des pipelines ETL robustes dans n8n
o Maîtriser la transformation de données et la logique de contrôle
Théorie
o Rappels JavaScript dans n8n (Function, Function Item)
o Logique de flux : Merge, Split, IF, Switch, boucles (Item Lists)
o Sources d’Extraction : CSV/Excel, JSON, API, BD (Postgres/MySQL)
o Transformation : nettoyage, mapping, normalisation, agrégation
o Load : bases SQL, Google Sheets, fichiers, data warehouse
Lab Pratique
o Transformation des données JSON et liaison entre nœuds.
o Exercice sur la logique des flux : boucles et conditions, Merge.
Module3
Use Cases ETL « Sans IA »
Objectifs
• Implémenter des cas ETL concrets
Use Case 1 — Sync Google Sheets ↔ PostgreSQL (ajout des nouveaux clients seulement, avec conditions)
But : détecter et insérer uniquement les nouveaux clients
o Retrieve Data : Sheets → dataset courant
o Compare : identifier nouveaux / mises à jour
o Load : Insert/Update vers Postgres
Use Case 2 — Reporting PDF mensuel (PostgreSQL → PDF → Email)
But : générer un rapport PDF mensuel et l’envoyer automatiquement.
o Schedule
o Extract : Postgres
o Transform : structurer JSON
o Generate : HTML template → PDF
o Send : email + PDF
Use Case 3 — Sync Gmail → PostgreSQL + Stockage des pièces jointes
But : archiver les emails entrants (Extract métadonnées + contenu) et stocker les pièces jointes.
Module4
Use Cases ETL « Avec IA »
Théorie
o Concepts de NLP (Natural Language Processing) et LLM.
o Paramètres des LLM : température, tokens, etc.
o Introduction à LangChain et Agent Chains.
o Appels à des modèles IA (OpenAI, assistants, LLM).
Use Case IA 1 — extraire des posts nouveauté, résumer et rendre lisibles via LLM, exporter dans Google Docs.
Use Case IA 2 — Extraction de données de factures PDF (Drive) + Tracking dans Sheets
Surveiller un dossier Drive, extraire champs clés (client, n° facture, montant, échéance), consigner dans Sheet, notifier par email.
Module5
RAG et Bases de Données Vectorielles
Théorie
o Architecture RAG (Retrieval-Augmented Generation).
o Bases de données vectorielles (Pinecone, Weaviate).
o Traitement de PDF et documentation.
Lab Pratique
o Mise en place d’un système RAG pour indexer des documents PDF.
o Configuration de Pinecone et intégration avec OpenAI.
Module6
Chatbots Documentaires et Déploiement
Théorie
o Création de chatbots spécialisés.
o Prompting engineering : bonnes pratiques.
o Intégration de chatbots dans un site web via n8n.
Lab Pratique
o Développement d’un chatbot interactif pour Google Sheets.
o Exercice : embedding de chat dans un site web.
Les prochaines
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