n8n et l'IA : Le duo parfait pour automatiser toutes vos tâches ? - SMALLTALK #4

Matthieu : Bonjour à toutes et à tous, je suis Matthieu et je suis content d'être avec vous pour ce quatrième épisode de Smalltalk. Je suis, comme d'habitude, avec Camille. Camille, comment ça va ?

Camille : Ça va très bien, et toi ?

Matthieu : Ça va, tout va bien. Pour ce quatrième épisode, on va parler de plusieurs choses. On va parler notamment d'automatisation avec n8n, mais aussi de nos découvertes ces dernières semaines sur l'utilisation des LLM par API. On va aussi parler de l'IA en tant que développeur : comment, de semaine en semaine et de mois en mois, cela change vraiment notre quotidien. On se posera des questions assez larges sur l'évolution du marché de l'emploi pour les développeurs avec ces changements. Enfin, on verra ce que cela change pour nous en tant que centre de formation Human Coders, et on finira avec quelques actus de notre côté.

Sur la première partie consacrée à l'automatisation, c'est quelque chose qui nous sert beaucoup au sein de Human Coders, la société de formation qu'on a montée tous les deux il y a bientôt plus de 10 ans.

Camille : On a effectivement une grosse culture de l'automatisation chez nous. On est deux développeurs à la tête de la boîte et on fait partie des rares centres de formation pro pour développeurs où ce sont des dévs qui dirigent. Ça change les choses : d'abord, on sait ce qu'on vend, et ensuite, on a des dévs en interne. Dès qu'on peut automatiser quelque chose, on le fait. On a automatisé de plein de façons différentes, souvent avec du code. On a pu utiliser historiquement des outils comme Zapier de temps en temps, et là on va présenter n8n dont on est tombé un peu amoureux. Ça répondait vraiment à nos besoins d'automatisation ces derniers mois.

Matthieu : Pour compléter, comme on est développeurs, on aime bien coder. Mais plus on écrit de code, plus il y a des risques de bugs et de maintenance, et ça, on est moins fans. C'est pour ça qu'on a toujours fait le choix de plutôt se reposer sur des outils, des applications web open source ou des services SaaS. On s'occupait de coder la "glu", le code qui permet de connecter tous ces services.

Depuis environ un mois, on a découvert n8n, qui est un outil d'automatisation "no-code". Derrière, il n'y a pas forcément besoin de coder pour décrire des workflows. Concrètement, c'est très graphique : il y a des "nodes" (nœuds) avec des entrées et des sorties. Un node va transformer la donnée en entrée pour exporter une sortie. On peut enchaîner ces nodes avec des conditions, des boucles, etc., le tout sans coder. Il y a des nodes pour plein de choses : se connecter à l'API de Slack, à Discord, faire des requêtes à une API ou réceptionner des événements d'un webhook.

Camille : J'aime beaucoup la richesse des nodes disponibles. On peut lancer un workflow à la main, de manière régulière avec un "scheduler", ou sur un webhook. Il y a aussi plein de webhooks "cachés" directement dans les nodes d'applications : dès que quelqu'un écrit un message sur Slack, dès qu'il y a un nouvel utilisateur, ou quand on reçoit un deal dans notre CRM. On peut faire des workflows complexes, ce n'est pas juste linéaire comme Zapier. On peut séparer les flux, appeler un paquet de nodes, revenir... Il y a aussi une bonne gestion des erreurs.

Matthieu : Dans notre cas d'usage, plutôt que de recréer une app séparée qu'il faut maintenir, n8n est intéressant. Ce n'est pas tout à fait de l'open source, c'est du "fair code", mais on a accès au code et on peut l'installer sur nos propres serveurs, ce qu'on a fait. On gagne du temps sur les petits workflows, notamment pour les échanges entre services car la gestion des "credentials" est simplifiée.

Ce qui est bien, c'est qu'on a les avantages du no-code pour décrire graphiquement le workflow, mais dès qu'on a un besoin un peu plus technique, on peut créer un node "code" où on écrit du JavaScript. On n'est pas enfermé. On peut même regarder la console de Chromium et voir les logs pour débugger.

Un exemple concret : les témoignages des participants à une formation. Ils soumettent leur questionnaire et on va pouvoir, par exemple, corriger automatiquement les fautes d'orthographe et faire une publication directement sur notre site internet. Ça évite qu'un humain repasse systématiquement dessus. On a aussi des notifications Slack ou Discord pour prévenir les équipes commerciales.

On a aussi utilisé des nodes communautaires. Récemment, on a installé un node pour convertir du Markdown en PDF. On en avait besoin pour générer un document pour nos commerciaux afin qu'ils connaissent les avantages de chaque formation. On s'est fait aider par un LLM et par nos ressources internes, et le tout est exporté en PDF. Si on veut faire un truc et qu'on ne trouve pas le node, soit quelqu'un l'a déjà codé, soit on le fait nous-mêmes.

Camille : On peut aussi parler du fonctionnement global du workflow du document commercial, car il introduit la partie IA. À tout moment, on peut utiliser des modules IA dans n8n. Ils ont une forme un peu particulière et permettent de se connecter à un modèle (OpenAI, Claude, Groq, Mistral, ou même en local avec Ollama via Docker).

On peut imposer un format de sortie ("structured output") et donner des outils au LLM. Pendant sa réflexion, il peut faire appel à des nodes, des requêtes, ou d'autres workflows.

Pour notre document commercial, le besoin était le suivant : nos commerciaux n'ont pas de profil technique. Quand un client appelle pour une techno spécifique, ils n'ont pas forcément tout l'historique en tête. On voulait leur faire un rappel des formations suggérées. Comme on a 150 formations au catalogue, le faire à la main aurait été trop long à maintenir.

Le workflow commence par un "scheduler" tous les mois. On récupère la liste de nos formations (via Metabase ou Postgres). On itère sur ces formations et, pour chacune, on fait appel à un LLM (on a choisi Claude 3.5 Sonnet). On a fait un gros "prompt" pour avoir un résultat formaté. Pour chaque formation, l'IA génère un titre, une explication non technique de la techno, une recommandation de 5 à 10 formations liées, et des notes sur le marché de l'emploi. Le LLM écrit directement en Markdown, c'est transformé en PDF, puis posté sur Slack (on réfléchit à l'uploader sur Dropbox ensuite).

Cela génère un document de 100 pages en environ 23 minutes. Le coût en API est d'environ 5 ou 6 dollars. On a essayé avec des modèles plus petits comme Haiku (d'Anthropic), mais il se perdait un peu, il répétait des formations ou respectait moins les exemples. Avec Sonnet, c'est parfait. Ça nous a fait gagner un temps incroyable.

Matthieu : Le résultat est vraiment cool et directement utilisable. On a un sommaire cliquable. Pour chaque formation, on a une petite fiche avec des mots compréhensibles par des non-techs. Par exemple, pour quelqu'un qui veut se former à Vue.js, l'IA va expliquer qu'il peut être intéressant d'utiliser TypeScript pour avoir un code plus "robuste". C'est un mot que l'équipe commerciale comprend. Je suis assez bluffé par les résultats.

Un point puissant dans n8n, c'est la gestion des "structured data". On est sûr du format de données que l'IA nous renvoie, par exemple un JSON bien structuré. On peut ensuite s'en servir pour appeler d'autres API. L'IA ne génère plus seulement du texte, elle génère des actions concrètes. On a aussi des nodes "Human in the loop".

Camille : C'est intéressant car on veut parfois garder la main sur ce que l'IA a fait. Par exemple, pour la correction d'orthographe d'un commentaire client, on veut vérifier qu'il n'y a pas d'hallucination ou que le sens n'a pas été changé. Il y a des nodes où on reçoit une notification sur Slack avec des boutons "Accepter" ou "Refuser". Le workflow continue ensuite selon la décision humaine. C'est très confortable pour ne pas laisser l'IA tout gérer sans contrôle.

Matthieu : On débute sur n8n, donc il faudra voir ce que ça donne sur le moyen terme par rapport à du code pur. Est-ce que c'est facile à débugger ? Il y a des outils, comme l'historique des exécutions ou les snapshots. On peut séparer le mode test et le mode production. Un petit défaut peut-être : le versioning des workflows. J'ai eu du mal à retrouver l'historique d'un changement que j'avais fait il y a quelques jours. Mais globalement, c'est très bien parti.

On va maintenant passer au sujet suivant : l'utilisation des assistants pour coder. On les utilise depuis quelques mois et j'ai l'impression que de semaine en semaine, l'assistant est plus performant. J'utilise Cursor et je passe de plus en plus de temps dans le chat à parler avec Claude Sonnet pour avoir des explications sur du code, débugger, ou optimiser des ressources. Je passe parfois plus de temps dans le chat qu'à coder directement. Ma posture a changé : je suis devenu quelqu'un qui parle à un assistant et qui relit son code.

C'est fondamental de comprendre le code généré. Parfois l'IA fait n'importe quoi parce que je n'ai pas donné assez de contexte. Il faut itérer.

Un exemple concret : on met en place une application qui permet à nos clients de soumettre leurs idées de formation. On est parti d'une application open source qui s'appelle Feeder, écrite en Go et en React. Je connais React, mais je n'avais jamais codé en Go de ma vie. L'app fait environ 500 fichiers. Grâce à Cursor et Claude Sonnet, j'ai pu faire évoluer le code en Go. Je n'ai pas écrit une seule ligne de Go moi-même, je lui expliquais ce que je voulais, je vérifiais si ça semblait logique, et après quelques itérations, ça marchait. C'est assez bluffant.

Camille : Ça fait un an qu'on utilise Cursor. Au début, on se disait que c'était juste une meilleure autocomplétion. Mais là, tous les trois mois, on change d'avis. Ça va plus vite que ce qu'on pense. L'IA arrive à bien mieux gérer la "codebase". La plupart des outils ont développé des "agents". L'autre jour, on avait besoin d'un traitement sur un gros CSV. On a décrit le besoin à l'agent, et "one shot", il nous a sorti un script Python d'une page qui faisait exactement ce qu'on voulait.

On est quand même dans un cas spécifique : on code sur des petites applis. Feeder, par exemple, c'est un site accessoire pour nous. S'il y avait de gros enjeux de sécurité, on maîtriserait davantage le code. Mais pour gagner en productivité sur des tâches simples, c'est génial.

Matthieu : On utilise aussi l'IA avec Ruby, la techno qu'on maîtrise le mieux chez Human Coders. Comme on a codé nos applis de A à Z avec Camille et Vincent, on connaît bien le code. Quand l'IA génère quelque chose, on voit tout de suite si c'est bon ou pas. Mais c'est marrant de voir que sur une techno qu'on ne connaît pas, comme le Go, on arrive quand même à s'en sortir en lui demandant de chercher dans la codebase et de nous expliquer.

Ça pose la question de l'évolution de notre métier. Les équipes de dév vont aller plus vite. Est-ce que les entreprises vont garder tous leurs dévs pour faire plus de choses, ou est-ce qu'elles vont réduire les effectifs parce que le travail de 8 personnes est maintenant fait par 4 ? Ça rajoute une couche à la crise de l'emploi chez les dévs en ce moment.

Camille : C'est un scénario possible. Mais on peut aussi imaginer que coder des apps et automatiser des choses devient encore plus facile et accessible. On n'a pas fini de vouloir automatiser des choses. Peut-être qu'on aura le même nombre de dévs, mais qu'on codera beaucoup plus d'applications.

Il y aura peut-être des paliers. Ce qui est vrai pour les trois prochaines années ne le sera peut-être plus ensuite. On ne sait pas quelles seront les ruptures dans 5 ou 10 ans.

Pour l'instant, la partie "architecture" reste essentielle : comprendre comment structurer son application, choisir le type de base de données... L'IA n'est pas encore très forte pour générer dès le début un code parfaitement optimisé pour le futur. Ma pratique d'architecte avec 18 ans d'expérience m'aide à diriger l'IA. Quelqu'un qui débute n'aura pas forcément ce recul. Le métier de demain sera peut-être beaucoup de la revue de code généré par IA, et ça demande des compétences.

On pourrait aussi imaginer déléguer de plus en plus : que l'IA voit le retour grap...