n8n - Automatisation des workflows et agents IA

n8n s'est imposée comme l'une des plateformes de référence pour l'automatisation no-code et la construction d'agents IA en environnement professionnel. Sa souplesse, son écosystème d'intégrations, sa capacité à s'auto-héberger et son intégration native des LLM en font un outil incontournable pour automatiser des processus métier, connecter des systèmes hétérogènes et industrialiser des cas d'usage IA. Au-delà de la prise en main de l'outil, l'enjeu pour les équipes techniques est de structurer des workflows robustes, de concevoir des agents IA sous contrôle et de déployer une plateforme exploitable en production.Cette formation s'adresse à des profils techniques souhaitant concevoir, développer et déployer des workflows d'automatisation professionnels avec n8n, de l'intégration d'API et de services métier jusqu'à la création d'agents IA autonomes. Elle couvre l'ensemble du cycle de vie : compréhension de l'écosystème, manipulation des nœuds et des données, intégration d'API et de webhooks, gestion de la robustesse et des erreurs, conception d'agents IA intégrant des LLM, et déploiement en production avec monitoring, sécurité et conformité.L'approche est résolument orientée pratique. Un projet d'automatisation fil rouge est construit progressivement tout au long de la formation, de l'installation à la mise en production d'un workflow IA complet, permettant à chaque participant de repartir avec une architecture opérationnelle directement déployable dans son contexte professionnel.

• Comprendre l'architecture et le positionnement de n8n face aux alternatives (Make, Zapier, Airflow)
• Installer et configurer n8n en self-hosted (Docker) et en mode cloud
• Manipuler les nœuds fondamentaux, les triggers, les expressions et la gestion des données
• Consommer des API REST et configurer des webhooks entrants et sortants
• Implémenter la gestion des erreurs, les retry et la robustesse des workflows
• Construire des workflows avancés : conditions, traitement de listes, traitements en parallèle, sous-workflows
• Créer et orchestrer des agents IA intégrant des LLM (OpenAI, Anthropic, Mistral et modèles open-weight via Ollama)
• Comprendre les principes de déploiement en production : monitoring, sécurité et enjeux de conformité