Façons d'utiliser l'IA dans n8n
L'IA dans n8n s'utilise de deux manières. En tant que nœud LLM flexible qui raisonne à l'exécution, et en tant que nœud Code rigide dont la logique peut être écrite par l'IA puis figée. Ainsi, la seule règle principale concernant l'IA qui compte réellement dans n8n :
-
Nœuds LLM = raisonnement flexible
-
Nœuds Code = comportement fixe
Les mélanger rend le workflow instable. Les utiliser dans le bon ordre permet à une personne non-développeuse de déployer des automatisations en production.
Nœud LLM dans le workflow
n8n peut appeler un modèle comme ChatGPT ou Gemini directement depuis un workflow. Le nœud LLM reçoit des données d'entrée et des instructions (le prompt) et renvoie une réponse structurée. Il est idéal pour transformer des données produits brutes en analyses, extraire des champs clés ou générer du texte destiné aux clients. Cela représente une logique flexible : modifiez les instructions, et le LLM ajuste instantanément son comportement sans modification du code. Un prompt LLM efficace pour n8n doit clairement indiquer la tâche, le contexte et le format de sortie souhaité.
- Tâche : ce qu'il faut faire ;
- Source de vérité : quelles données utiliser ;
- Format de sortie : comment le retourner ;
- Règles : utiliser uniquement les données fournies, ne pas inventer de valeurs ;
- Déclencheur de clarification : quand demander des informations manquantes ou peu claires.
L'IA écrit la logique du nœud Code
n8n inclut un nœud Code (JavaScript) pour effectuer des transformations de données spécifiques. Ces nœuds ne sont pas flexibles — une fois le code écrit, il s'exécute toujours de la même manière. Au lieu d'écrire le JavaScript à la main, il est possible de demander à l'IA de générer le code à insérer, ce qui accélère la création et l'ajustement de la logique sans script manuel.
Ignorer la distinction LLM vs Code conduit à trois échecs courants :
- Mauvaises données silencieuses — l'IA a deviné une valeur, personne ne l'a remarqué, et un nœud en aval a échoué.
- IA comme moteur de règles — l'IA devait "toujours formater ainsi", mais ne l'a pas fait.
- Peur du code — aucun nœud Code n'a été utilisé, donc chaque étape a reçu une structure légèrement différente.
Les débutants essaient souvent de faire en sorte que le nœud IA gère tout : récupération, interprétation, reformatage et nettoyage. Cela peut fonctionner une fois, mais cela se casse rapidement. Le nettoyage et la restructuration doivent être effectués dans des nœuds Code, même si c'est l'IA qui a généré ce code pour vous.
- LLM = jugement, formulation, interprétation.
- Code = structure, forme, cohérence.
Pour concevoir des workflows fiables et maintenables alimentés par l’IA dans n8n, suivre ces étapes clés :
Merci pour vos commentaires !
Demandez à l'IA
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Can you explain the difference between LLM nodes and Code nodes in n8n?
How do I write an effective prompt for an LLM node in n8n?
What are some best practices for using AI in n8n workflows?
Awesome!
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L'IA dans n8n s'utilise de deux manières. En tant que nœud LLM flexible qui raisonne à l'exécution, et en tant que nœud Code rigide dont la logique peut être écrite par l'IA puis figée. Ainsi, la seule règle principale concernant l'IA qui compte réellement dans n8n :
-
Nœuds LLM = raisonnement flexible
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Nœuds Code = comportement fixe
Les mélanger rend le workflow instable. Les utiliser dans le bon ordre permet à une personne non-développeuse de déployer des automatisations en production.
Nœud LLM dans le workflow
n8n peut appeler un modèle comme ChatGPT ou Gemini directement depuis un workflow. Le nœud LLM reçoit des données d'entrée et des instructions (le prompt) et renvoie une réponse structurée. Il est idéal pour transformer des données produits brutes en analyses, extraire des champs clés ou générer du texte destiné aux clients. Cela représente une logique flexible : modifiez les instructions, et le LLM ajuste instantanément son comportement sans modification du code. Un prompt LLM efficace pour n8n doit clairement indiquer la tâche, le contexte et le format de sortie souhaité.
- Tâche : ce qu'il faut faire ;
- Source de vérité : quelles données utiliser ;
- Format de sortie : comment le retourner ;
- Règles : utiliser uniquement les données fournies, ne pas inventer de valeurs ;
- Déclencheur de clarification : quand demander des informations manquantes ou peu claires.
L'IA écrit la logique du nœud Code
n8n inclut un nœud Code (JavaScript) pour effectuer des transformations de données spécifiques. Ces nœuds ne sont pas flexibles — une fois le code écrit, il s'exécute toujours de la même manière. Au lieu d'écrire le JavaScript à la main, il est possible de demander à l'IA de générer le code à insérer, ce qui accélère la création et l'ajustement de la logique sans script manuel.
Ignorer la distinction LLM vs Code conduit à trois échecs courants :
- Mauvaises données silencieuses — l'IA a deviné une valeur, personne ne l'a remarqué, et un nœud en aval a échoué.
- IA comme moteur de règles — l'IA devait "toujours formater ainsi", mais ne l'a pas fait.
- Peur du code — aucun nœud Code n'a été utilisé, donc chaque étape a reçu une structure légèrement différente.
Les débutants essaient souvent de faire en sorte que le nœud IA gère tout : récupération, interprétation, reformatage et nettoyage. Cela peut fonctionner une fois, mais cela se casse rapidement. Le nettoyage et la restructuration doivent être effectués dans des nœuds Code, même si c'est l'IA qui a généré ce code pour vous.
- LLM = jugement, formulation, interprétation.
- Code = structure, forme, cohérence.
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