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👉 DÉBUTANTS, COMMENCEZ ICI – Apprenez les bases de l’intelligence artificielle.
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21 - C'est quoi l'automatisation ?
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🎯 Objectif de la leçon :
Comprendre les fondements de l'automatisation et son importance cruciale pour scaler son activité de manière efficace et mesurable.
🔹 1. Pourquoi automatiser est essentiel
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Prendre des décisions basées sur des données concrètes plutôt que sur l'intuition ou le "feeling"
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Scaler (mettre à l'échelle) : répéter les tâches de manière fiable, rapide et efficace même avec l'augmentation du volume
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Mesurer l'impact et optimiser en continu ce qui fonctionne
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Voir ce qui marche vraiment
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Supprimer ce qui ne sert à rien
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Amplifier ce qui fonctionne à un niveau industriel
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🔹 2. Les conséquences du manque d'automatisation
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Temps perdu et énergie gaspillée avec des tâches répétitives manuelles
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Budget hors de contrôle et impossibilité de prévoir les coûts
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Démotivation des équipes qui répètent 100 fois les mêmes tâches
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Copier-coller de données Excel
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Clics répétitifs comme un robot
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Usure mentale et fuite des talents
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🔹 3. Définition et fonctionnement de l'automatisation
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Définition : ensemble prévisible d'actions prédéfinies qui permet de transférer des données d'un point A à un point B
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Exemple concret de workflow :
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Formulaire soumis → Analyse du type d'entreprise
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Entreprise faible valeur → Séquence emails automatique
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Entreprise forte valeur → Ajout dans Google Sheet
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Client idéal → Contact direct par manager
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Principe clé : transfert d'information d'un outil vers un autre de manière automatisée
🔹 4. Révolution de l'IA dans l'automatisation
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Avant l'IA : difficile de définir chaque variable et cas de figure manually
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Avec l'IA : capacités de raisonnement et d'intelligence qui résolvent la complexité du monde réel
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Impact : le domaine de l'automatisation a explosé grâce à l'IA
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n8n comme outil de choix :
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Open source avec grande flexibilité
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Hébergement sur ses propres serveurs possible
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Contrôle total des données pour la sécurité
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Grande connectivité avec toutes les applications (Google, Slack, etc.)
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🚀 À retenir :
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L'automatisation transforme 2h de travail quotidien en 10 secondes sans erreur ni stress
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C'est le levier le plus sous-estimé pour rendre une équipe performante et un business rentable
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Les concepts appris sont transférables à tous les outils d'automatisation
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n8n est la meilleure plateforme grâce à sa flexibilité et sécurité open source
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32 - Les 3 concepts fondamentaux
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43 - Conseils de bonnes pratiques
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54 - Premiers pas avec n8n
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65 - Les Templates / Modèles
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76 - Les API : Connecter Chatgpt et autres
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87 - Première automatisation (partie 1)
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98 - Première automatisation (partie 2)
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109 - Votre premier Agent IA : Jarvis (partie 1)
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1110 - Votre premier Agent IA : Jarvis (partie 2)
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1211 - Introduction à la mémoire des Agents IA
🎯 Objectif de la leçon :
Comprendre la différence entre la mémoire à court terme et la mémoire à long terme pour doter votre agent IA (sous n8n) d’une mémoire opérationnelle, puis implémenter pas‑à‑pas la mémoire à court terme avec le nœud Simple Memory.
🔹 1. Pourquoi la mémoire est vitale
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Sans mémoire, l’IA « repart de zéro » à chaque échange.
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Deux types : mémoire à court terme (temporaire) et mémoire à long terme (persistante).
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Poser ces bases est indispensable pour créer un agent vraiment utile.
🔹 2. Mémoire à court terme (MCT)
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Stocke le contexte d’une seule session de chat (dernières X interactions).
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Comparable à un tableau blanc effacé quand la conversation se ferme.
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Implémentation ultra‑simple dans n8n via Simple Memory (aucune API externe).
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Paramètre clé : Context Window Length (ex. : 10 → 10 tours stockés).
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Plus la fenêtre est large, plus il y a de tokens, donc un coût API potentiel plus élevé.
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🔹 3. Mémoire à long terme (MLT)
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Permet à l’IA de se souvenir demain, dans un mois, dans un an.
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Nécessite une base de données, fichiers JSON, ou autre stockage externe.
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Transforme un simple chatbot en assistant évolutif ou en « employé numérique » capable d’exécuter des tâches spécialisées.
🔹 4. Démo pratique dans n8n
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Glisser‑déposer le nœud **Memory » ➜ choisir Simple Memory.
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Laisser
sessionId = Chat Trigger, ajuster context window (10–15 recommandé). -
Tester : envoyer un e‑mail, répondre « oui », constater que l’IA se souvient et crée l’événement calendrier.
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Vérifier le stockage dans l’onglet Run du node et dans les logs de l’agent.
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Surveiller la consommation de tokens dans l’onglet Usage du Playground ; même 15 000 tokens ≈ 0 $.
🚀 À retenir :
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Deux mémoires : MCT (volatile) vs MLT (persistante).
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Simple Memory suffit pour de nombreux workflows rapides.
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Ajuster Context Window = équilibre entre contexte riche et coût API.
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La MLT est incontournable pour un assistant vraiment personnalisé et durable.
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1312 - Déployer et partager votre agent IA (mise en production)
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1413 - Introduction aux RAGs
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1514 - Mémoire à long terme : Supabase