IA & Data

Formation n8n et agents IA : LLM, RAG et workflows sous contrôle

2 jour(s) • 14h

Éligible OPCO

8,8/10 avis apprenants

Description

n8n propose aujourd'hui des briques avancées pour intégrer des modèles de langage, des outils, de la mémoire et des chaînes RAG dans des workflows automatisés. Au-delà de la simple consommation d'API LLM, n8n permet de construire des agents outillés, capables de sélectionner des actions, d'utiliser une mémoire conversationnelle et d'interagir avec des services externes sous contrôle humain. Cette formation s'adresse à des participants déjà familiers de n8n qui souhaitent intégrer des modèles de langage dans des workflows opérationnels, concevoir des agents IA outillés, mettre en place des chaînes RAG et encadrer les usages par des mécanismes de validation, de journalisation et de contrôle. Elle permet de comprendre les briques IA de n8n, leurs limites, et les bonnes pratiques pour passer d'un prototype IA à un workflow exploitable en contexte professionnel.

Comprendre la différence entre un workflow IA classique et un agent IA, et identifier les cas d'usage adaptés
Intégrer des LLM dans des workflows n8n selon l'environnement client (OpenAI, Anthropic, Mistral, Azure OpenAI, Groq, Ollama ou modèles compatibles)
Concevoir et configurer un agent IA n8n outillé : modèle, prompt système, mémoire, outils, limites et garde-fous
Mettre en oeuvre des solutions RAG : embeddings, bases vectorielles, retrieval contextualisé
Pratiquer le prompt engineering dans n8n : prompt système, variables dynamiques, formatage des sorties
Comprendre les principaux patterns d'orchestration multi-agents et concevoir une orchestration simple sous contrôle
Mettre sous contrôle les workflows IA : validation humaine, sorties structurées, journalisation, gestion des hallucinations, données sensibles et points de vigilance RGPD

Développeurs back, front et fullstack souhaitant intégrer l'IA dans leurs workflows
Data engineers et data analysts manipulant des LLM
Intégrateurs et automaticiens en charge de processus métier intelligents
Chefs de projet technique pilotant des cas d'usage IA

Avoir déjà conçu et exécuté des workflows n8n
Maîtrise des API REST et du format JSON
Pratique du JavaScript ou d'un langage de scripting équivalent
Notions générales sur les LLM et l'IA générative appréciées
Aucune expertise préalable en agents IA requise

1
Jour 1 / Fondamentaux des agents IA et intégration des LLM (7h)
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Module 1 / Workflows IA et agents IA : positionnement (1h30)
- Workflow IA classique vs agent IA : décision, mémoire, outils, contrôle
- Anatomie d'un agent : modèle LLM, prompt système, mémoire, outils disponibles, garde-fous
- Le nœud Al Agent dans n8n : positionnement, capacités, limites
- Cas d'usage adaptés aux workflows IA classiques (extraction, classification, génération simple)
- Cas d'usage adaptés aux agents (tâches multi-étapes, décision, interaction conversationnelle)
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Module 2 / Intégration des LLM dans n8n (2h)
- Les nœuds IA n8n et leur logique de cluster : Agent, Basic LLM Chain, Chat Model, Memory, Tool, Output Parser, Embeddings, Retriever et Vector Store
- Intégration des principaux fournisseurs de LLM : OpenAI, Anthropic, Mistral, Azure OpenAI, Groq, Ollama ou modèles compatibles selon l'environnement client
- Modèles self-hosted via Ollama : positionnement et cas d'usage
- Configuration des credentials LLM et gestion des coûts
- Premiers appels à un LLM dans un workflow : Chat Model, Basic LLM Chain
- Cas pratique : workflow d'extraction d'informations structurées à partir d'un texte libre
4
Module 3 / Prompt engineering et sorties structurées dans n8n (1h30)
- Prompt système, prompt utilisateur et variables dynamiques
- Templates de prompts avec expressions n8n
- Sorties structurées : Structured Output Parser, JSON Schema, limites avec les agents, stratégie de parsing via chaîne LLM dédiée lorsque nécessaire
- Gestion des erreurs de formatage et stratégies de re-prompting
- Bonnes pratiques de prompting : clarté, exemples, contraintes, format attendu
5
Module 4 / Construire un premier agent IA outillé (2h)
- Le nœud Al Agent : configuration de base, choix du modèle, prompt système
- Mémoire des agents : Simple Memory, Postgres Chat Memory, Redis Chat Memory, Chat Memory Manager, limites de persistance et gestion de la taille du contexte
- Premiers outils : recherche web, calculatrice, appel API
- Cas pratique: agent conversationnel simple avec mémoire et un outil
6
Jour 2 / RAG, outils, orchestration et mise sous contrôle (7h)
7
Module 5 / RAG : Retrieval-Augmented Generation (2h30)
- Principes du RAG : pourquoi et quand l'utiliser
- Différence entre mémoire conversationnelle, base vectorielle et base documentaire
- Embeddings : concepts, modèles disponibles (OpenAI, Cohere, modèles open-source)
- Choix du stockage vectoriel : Simple Vector Store pour prototypage, Postgres/pgvector, Qdrant, Pinecone ou Supabase pour des usages plus structurés
- Construction d'une chaîne RAG dans n8n : ingestion, chunking, indexation, retrieval
- Combiner RAG et agent : enrichir un agent avec une base de connaissances
- Cas pratique : agent de questions/réponses sur un corpus documentaire
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Module 6 / Outils, actions et validation humaine (1h30)
- Connecter un agent à des actions concrètes : base de données, API métier, envoi email, recherche web
- Définition d'outils personnalisés : description, paramètres, sorties attendues
- Stratégies de sélection d'outils par l'agent : bonnes pratiques
- Sub-workflow Tool : déléguer une action complexe à un workflow n8n dédié
- Outils à risque et validation humaine : demander une approbation avant envoi d'email, modification de données, suppression ou action externe (Chat, Slack, Teams, Gmail, Outlook, Telegram, WhatsApp Business Cloud, Google Chat)
- Cas pratique: agent capable d'interroger une base de données et de déclencher des actions sous contrôle humain
9
Module 7 / Panorama des architectures multi-agents et orchestration contrôlée (1h30)
- Pourquoi et quand recourir au multi-agents (et quand l'éviter)
- Architectures multi-agents : agent chef d'orchestre, agents spécialisés, communication entre agents
- Patterns d'orchestration : séquentiel, parallèle, hiérarchique
- Limites et fragilités des architectures multi-agents en production
- Cas pratique : orchestration simple de deux agents spécialisés pour un cas métier composé
10
Module 8 / Mise sous contrôle des workflows IA (1h)
- Gestion des risques IA : hallucinations, dérives, sécurité des données
- Points de vigilance RGPD : catégories de données, localisation/hébergement, sous-traitance, journalisation, minimisation, conservation et validation humaine
- Audit des décisions : logging des prompts, des réponses et des actions
- Stratégies de fallback et de dégradation gracieuse en cas d'échec LLM
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Atelier final de synthèse (30 min)
- Conception guidée d'un agent IA répondant à un cas métier des participants
- Échanges sur les cas d'usage envisagés et les défis identifiés
- Plan d'action individuel : chaque participant identifie 1 ou 2 agents prioritaires à expérimenter dans son contexte

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Questions fréquentes

FAQ : Formation n8n et agents IA : LLM, RAG et workflows sous contrôle

Oui, mais la prise en charge d'une formation professionnelle par un OPCO dépend de votre opérateur de compétences, de votre branche d'activité et des critères de financement applicables. Ascent Formation vous accompagne dans l'identification des possibilités de financement adaptées à votre entreprise.
Une formation inter-entreprises réunit des participants issus de différentes organisations, tandis qu'une formation intra-entreprise est organisée pour les collaborateurs d'une même entreprise. Le format intra permet notamment d'adapter le contenu et les modalités aux besoins spécifiques de vos équipes.
Selon la formation proposée, il est possible de suivre une formation professionnelle à distance, en présentiel ou selon d'autres modalités disponibles. Consultez les informations de la session concernée ou contactez-nous pour connaître les formats possibles.
Oui, une formation professionnelle peut être adaptée aux objectifs, au niveau des participants et aux besoins opérationnels de votre entreprise. Ascent Formation vous propose des parcours personnalisés pour accompagner le développement des compétences de vos équipes.