Si vous vous lancez dans l'automatisation des flux de travail, n8n se distingue comme une solution open-source puissante qui vous permet de connecter des applications, des données et l'IA sans nécessiter une expertise approfondie en codage. Que vous rationalisiez des tâches comme la synchronisation de données ou que vous construisiez des agents personnalisés pour des opérations plus intelligentes, l'interface basée sur des nœuds de n8n la rend accessible aux débutants. Dans ce guide, nous allons vous montrer comment auto-héberger n8n sur Docker Desktop et créer votre premier agent IA à partir de zéro – un agent qui extrait des informations de Wikipédia et les formate proprement. À la fin, vous aurez la confiance nécessaire pour automatiser presque n'importe quoi dans votre flux de travail. Commençons !
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Choisir entre n8n Cloud et l'auto-hébergement
Vous pouvez utiliser n8n dans le cloud si vous ne souhaitez pas installer Docker Desktop, en vous inscrivant d'abord à un compte sur Plateforme et outils d'automatisation des flux de travail IA - n8n.
Pour ce tutoriel, nous utiliserons n8n en l'auto-hébergeant sur Docker Desktop. Pour ce faire, rendez-vous sur https://www.docker.com/products/docker-desktop/ et installez une version compatible avec votre système d'exploitation.
Installer et configurer Docker Desktop pour n8n
Après une installation réussie, ouvrez Docker Desktop et créez un compte. Ensuite, pour installer n8n, allez dans "Images" et recherchez n8n simplement en utilisant le mot-clé "n8n", puis cliquez sur "Pull".
Une fois le processus de "pull" terminé, vous pouvez exécuter n8n en cliquant sur "Run", puis en allant sur "http://localhost:5678" dans votre navigateur pour accéder à n8n.
Vous serez redirigé vers votre navigateur dans un nouvel onglet où vous devrez créer un nouveau compte n8n. Une fois ce processus terminé, vous êtes prêt à commencer à construire vos propres agents IA personnalisés en utilisant n8n.
Explorer les exemples d'agents IA intégrés de n8n
Vous pouvez commencer par utiliser l'exemple d'agent IA que n8n a déjà créé pour vous, en sélectionnant simplement l'option "Test a simple AI Agent Example" (Tester un exemple simple d'agent IA). Cependant, dans ce tutoriel, vous apprendrez à démarrer entièrement à partir de zéro. Vous avez également la possibilité de modifier l'agent exemple fourni par n8n pour travailler avec et suivre ce tutoriel.
Construire votre premier agent IA n8n
Pour ce tutoriel, nous allons construire un agent IA qui obtiendra des données de Wikipédia sur tout ce que nous lui demanderons et les affichera de manière présentable en utilisant du HTML. Commençons !
Pour commencer avec un tout nouveau modèle, nous allons sélectionner l'option "Start from Scratch" (Démarrer de zéro) sur la page d'accueil, et nous serons accueillis par un espace de travail vierge où nous créerons notre agent d'envoi d'e-mails Wikipedia personnalisé. Je n'ai pas encore pensé à un nom créatif pour lui, mais je suppose que nous allons l'appeler Bob pour l'instant. Bob l'Agent IA qui peut utiliser le HTML pour afficher du contenu aléatoire dont nous avons besoin de Wikipédia. Vos agents IA peuvent littéralement concerner n'importe quelle tâche que vous souhaitez automatiser. Pensez aux chatbots pour les magasins de commerce électronique ou même à la planification de voyages de groupe. Exactement – littéralement n'importe quelle tâche que vous souhaitez automatiser.
Ajouter une interface de chat à votre agent n8n
Alors, comment allons-nous commencer à créer Bob ? Tout d'abord, nous aurons besoin d'une sorte d'interface de chat que nous pourrons utiliser pour saisir des données et les transmettre à notre agent IA. Cliquez donc sur "Add a first step" (Ajouter une première étape), puis recherchez "chat" dans la barre latérale droite qui apparaîtra et sélectionnez un "Chat Trigger" (Déclencheur de chat).
Cette barre latérale contient divers outils que vous pouvez utiliser pour construire vos agents IA. Tout ce que vous avez à faire est de rechercher ce que vous voulez et de parcourir les nombreux outils mis à disposition par n8n. Nous l'utiliserons pour transmettre nos données textuelles d'entrée à Bob l'agent IA. Pour tester si le "Chat Trigger" fonctionne, survolez simplement l'élément et sélectionnez "Open Chat" (Ouvrir le chat), puis saisissez n'importe quel message dans le panneau de chat ci-dessous, par exemple "Bonjour", et vous devriez voir le Chat Trigger s'allumer en vert, indiquant qu'il fonctionne.
Intégrer un nœud d'agent IA dans n8n
Maintenant que nous pouvons envoyer un message à Bob notre agent IA, nous aurons besoin de notre agent IA réel qui pourrait traiter ces données et récupérer des informations de Wikipédia. Pour cette tâche, quoi de mieux que l'outil Agent IA lui-même ? Nous allons donc dans le panneau de droite — que n8n appelle le "panneau de nœuds" — en cliquant sur le bouton "+" et en sélectionnant l'option "IA" puis en choisissant "Agent IA".
Une fois cela ajouté, notre flux de travail devrait ressembler à ceci :
Configurer le cerveau IA de votre agent n8n
Ok, nous avons maintenant un agent IA qui peut recevoir les données textuelles de notre Chat Trigger, mais jusqu'à présent, notre agent IA n'est pas encore assez intelligent pour traiter ou comprendre les données provenant de notre Chat Trigger. Donc, pour aider un peu Bob ici, nous devrons lui fournir ce que nous pouvons appeler le cerveau de cet agent IA. Bien sûr, il s'agit d'un modèle de chat IA puissant comme Gemini de Google, Claude d'Anthropic, les modèles GPT d'OpenAI, et bien d'autres. Pour ce tutoriel, nous utiliserons le modèle de chat GPT 4o-mini d'OpenAI. Alors allez-y et sélectionnez-le dans le panneau de nœuds en recherchant simplement "OpenAI Chat Model".
Après l'avoir ajouté à notre espace de travail, nous devrons obtenir une clé API ou en créer une sur https://platform.openai.com/api-keys.
Pour configurer notre modèle de chat IA, nous devons sélectionner l'option "Select Credential" (Sélectionner les identifiants) puis copier et coller votre clé API pour configurer le modèle de chat IA.
Après avoir configuré avec succès l'agent de chat IA, vous pouvez sélectionner un modèle de votre choix sous l'option "Models" (Modèles).
Maintenant, nous retournons sur le canevas et testons notre modèle de chat IA en tapant simplement "Bonjour" dans le panneau de chat du Chat Trigger et en voyant la réponse. Et comme toujours, si tout est vert, alors vous pouvez passer à l'étape suivante.
Ajouter de la mémoire à votre agent IA n8n
Nous venons d'améliorer Bob avec le modèle GPT 4o-mini d'OpenAI et maintenant Bob peut comprendre ce que nous disons. C'est génial, mais maintenant nous devons donner à Bob la capacité de se souvenir de ce que nous avons dit précédemment, car actuellement Bob ne peut prendre en compte que de nouvelles informations mais ne peut pas se souvenir de ce dont nous avons parlé auparavant. Nous pouvons tester cela en demandant à Bob : "Que viens-je de te dire ?" et vous pouvez voir que Bob ne se souvient pas de ce que nous venons de demander.
Pour résoudre ce problème, nous allons ajouter une "Simple Memory" (Mémoire Simple) depuis le panneau de nœuds en cherchant le mot-clé "memory". Cette mémoire sera connectée à notre Chat Trigger et ainsi, si nous disons "Bonjour" puis demandons à Bob : "Qu'ai-je dit tout à l'heure ?", nous verrons que Bob peut maintenant se souvenir de nos questions précédentes et nous avons résolu le problème de mémoire à court terme de Bob que nous avions auparavant.
Activer l'intégration de Wikipédia dans n8n
Maintenant, nous devons permettre à notre agent IA Bob d'accéder aux données de Wikipédia car, après tout, sa tâche principale est d'extraire des données de Wikipédia. Nous devons donc simplement rechercher Wikipédia dans le panneau de nœuds et l'ajouter aux outils de notre agent IA. Nous pouvons le tester en disant "Dis-moi quelque chose sur les chats depuis Wikipédia" et nous pouvons voir sa réponse.
Appliquer l'ingénierie de prompt à votre agent n8n
Super ! Nous y sommes presque ! Maintenant, il est temps de faire un peu d'ingénierie de prompt. Il est bon que notre agent IA Bob ait une compréhension claire de la tâche à accomplir et de la manière dont il doit la gérer. Double-cliquez sur l'agent IA et dans les paramètres sous le message système de l'agent IA, collez le contenu suivant :
Rôle : Vous êtes un assistant de recherche
User_Input : {{ $json.chatInput }}
Expected_structure : { 'title': 'Votre titre sur ce que l'utilisateur recherche', 'body': 'Votre contenu de Wikipédia' }
Tâche : Votre travail consiste à rechercher des informations sur User_Input depuis Wikipédia et à retourner la sortie au format JSON en suivant la structure attendue.
Mettre en forme la sortie avec du HTML dans n8n
Maintenant, pour la dernière pièce de notre agent IA. Nous devons afficher les informations de manière présentable et quelle meilleure façon que d'utiliser le bon vieux HTML. Pour ce faire, nous recherchons l'outil "HTML" et le connectons à la fin de notre agent IA, sélectionnons l'option "Generate HTML" (Générer du HTML), puis remplaçons le code dans la section des paramètres par le code suivant :
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta charset="UTF-8" />
<title>Generated Document</title>
<style>
body { font-family: Arial, sans-serif; margin: 24px; }
.container { max-width: 700px; margin: auto; background: #fff; padding: 20px; border: 1px solid #eee; border-radius: 8px; }
h1 { color: #ff6d5a; font-size: 32px; margin-bottom: 12px; }
p { color: #333; font-size: 16px; white-space: pre-line; line-height:1.5; }
</style>
</head>
<body>
<div class="container">
<h1>{{ $json.output ? JSON.parse($json.output).title : 'No Title' }}</h1>
<p>{{ $json.output ? JSON.parse($json.output).body : 'No content available.' }}</p>
</div>
</body>
</html>
Ce code sera utilisé pour formater notre JSON retourné par l'agent IA en code HTML, ce qui le rendra plus présentable.
Jusqu'à présent, la structure du flux de travail de notre agent IA devrait ressembler à ceci :
Vous avez maintenant construit un agent n8n fonctionnel qui peut rechercher les informations dont vous avez besoin sur Wikipédia et les afficher en HTML — n'hésitez pas à l'étendre pour plus d'automatisations ! Interagissez avec lui en posant des questions comme "Que sont les transformeurs de vision ?" ou "Parlez-moi des chiens" dans l'interface de chat et visualisez vos résultats !
Foire aux questions
Q : L'auto-hébergement de n8n est-il gratuit ?
R : Oui, le cœur est open-source et gratuit ; les plans cloud optionnels ajoutent de la commodité.
Q : Quelles langues n8n prend-il en charge pour les nœuds ?
R : n8n fonctionne avec JavaScript pour les nœuds personnalisés, mais les options sans code couvrent la plupart des besoins.
Q : Puis-je intégrer n8n à d'autres modèles d'IA ?
R : Absolument — connectez OpenAI, Anthropic ou d'autres via des clés API dans les nœuds.
Q : Comment sécuriser mon instance n8n ?
R : Utilisez HTTPS, des clés API et l'isolation de Docker ; activez l'authentification dans les paramètres.
Q : Quelle est la courbe d'apprentissage pour les débutants de n8n ?
R : Douce — commencez par des exemples, puis construisez progressivement comme dans ce guide.
Conclusion
Avec votre premier agent IA n8n opérationnel, vous avez débloqué le potentiel d'automatiser les tâches quotidiennes avec facilité et créativité. Des simples déclencheurs de chat aux intégrations intelligentes, n8n vous permet de construire des flux de travail qui évoluent avec vos idées. Expérimentez, itérez et regardez votre productivité s'envoler — bonne automatisation !
