Cette formation a pour objectif d’accompagner les participants dans l’intégration de l’intelligence artificielle, et en particulier de l’IA générative (LLM), au sein de leurs workflows d’automatisation n8n.

Elle s’adresse à des profils métiers non techniques ayant déjà une bonne maîtrise de n8n, et vise à leur permettre de comprendre les grands concepts de l’IA sans entrer dans des détails techniques, puis de les exploiter concrètement dans des automatisations à valeur ajoutée : analyse de textes, génération de contenus, aide à la décision, classification ou résumé d’informations.

La formation adopte une approche progressive et pragmatique , en mettant l’accent sur les cas d’usage métiers et les bonnes pratiques d’intégration de l’IA.

Cette formation s’adresse aux participants ayant suivi la formation « Automatisation avec n8n : montée en compétence » ou disposant d’un niveau équivalent, qui souhaitent aller plus loin en intégrant l’intelligence artificielle dans leurs workflows. Elle concerne en particulier les référents automatisation, les responsables de processus métier, les managers opérationnels ainsi que les collaborateurs des fonctions support (Achats, Logistique, Finance, RH, Administration) ayant un intérêt concret pour la conception et la mise en place de workflows intégrant des capacités d’IA afin d’améliorer la performance et la qualité des processus métier.

• Maîtrise de n8n à un niveau intermédiaire :
  • Workflows multi-étapes
  • Conditions et gestion des erreurs
• Compréhension de ses processus métier
• Aucune compétence en data science ou développement n’est requise

À l’issue de la formation, les participants seront capables de :

• Comprendre les grands concepts de l’IA (IA, Machine Learning, Deep Learning, IA générative)
• Identifier les cas d’usage pertinents de l’IA dans leurs processus métier
• Comprendre le rôle et les limites des LLM
• Concevoir un workflow combinant automatisation classique et IA
• Intégrer un LLM dans un workflow n8n
• Mettre en place des automatisations augmentées par l’IA, fiables et responsables

Comprendre l’IA pour les métiers

• Qu’est-ce que l’intelligence artificielle ?
• Différence entre :
  • IA
  • Machine Learning
  • Deep Learning
  • IA générative
• Ce que l’IA sait faire / ne sait pas faire
• Exemples concrets d’IA dans les fonctions métiers
• La place de l’humain dans les processus augmentés par l’IA

Rappels sur l’automatisation avec n8n

• Consolider les bases avant l’intégration de l’IA
• Rappels sur la logique des workflows n8n
• Triggers, actions, conditions, gestion des erreurs
• Structuration d’un workflow lisible et maintenable
• Où et comment l’IA s’intègre dans un workflow

Cas d’usage IA & automatisation

• Identifier des cas d’usage concrets et réalistes 
  • Analyse et classification de textes
  • Résumé automatique de documents
  • Aide à la rédaction
  • Aide à la décision
• Critères pour choisir un bon cas d’usage IA
• Ateliers d’identification de cas métiers

Introduction aux LLM dans un contexte métier

Comprendre ce qu’est un LLM et comment l’utiliser intelligemment.

• Qu’est-ce qu’un LLM ?
• Notions clés expliquées simplement :
  • Prompt
  • Contexte
  • Réponse
  • Crtiquer la réponse
• Bonnes pratiques de formulation des prompts
• Limites, biais et vigilance
• Atelier : Construction de prompts simples orientés métier

Intégrer un LLM dans un workflow n8n

Comprendre comment exploiter un LLM dans n8n pour automatiser et enrichir des tâches métier et savoir mettre en œuvre un LLM via API en ligne ou en local:

• LLM en ligne via API
  • Comprendre ce qu’est une API et comment elle permet de connecter n8n à un LLM
  • Présentation des principales solutions disponibles en ligne 
  • Authentification et configuration dans n8n
  • Passage des données vers le LLM et récupération des réponses
  • Bonnes pratiques : limiter le volume de données, sécuriser les informations sensibles, tester et valider les prompts
• LLM open source en local
  • Qu’est-ce qu’un LLM open source et pourquoi le déployer localement
  • Cas d’usage : traitement de données confidentielles, workflows internes sans dépendance externe
  • Approche pratique pour connecter un LLM local à n8n : utilisation d’une API locale, Docker ou service interne
• Atelierc création d’un workflow n8n utilisant un LLM en ligne via API pour un cas métier simple
• Démonstration d’un workflow utilisant un LLM open source local

Concevoir un workflow IA de bout en bout

• Combiner automatisation classique et IA pour un processus complet
• Chaînage des étapes : collecte de données ->  traitement IA -> action automatisée
• Mise en place de la validation humaine dans la boucle (human-in-the-loop)
• Atelier pratique : création d’un workflow complet intégrant LLM + automatisation classique

Ethique et fiabilité

Assurer une utilisation responsable et fiable des workflows IA:

• Fiabilité des réponses et contrôle des résultats
• Traçabilité et audit des workflows intégrant IA
• Sécurité des données sensibles
• Cadre réglementaire