Créer votre premier agent IA avec Make et Claude

Tu as toujours voulu automatiser ta veille technologique, mais l’idée de coder un script Python te rebute ? Bonne nouvelle : avec n8n et l’API Claude d’Anthropic, tu peux construire un véritable agent IA en quelques clics — sans écrire une seule ligne de code. Dans ce tutoriel, on va créer ensemble un agent qui surveille des flux RSS sur l’actualité de l’IA, analyse chaque article grâce à Claude, et t’envoie chaque matin un digest personnalisé par email. Un cas d’usage concret, utile dès le premier jour.

Ce qu’on va construire

Notre agent IA réalisera automatiquement les tâches suivantes, chaque jour à 8h du matin :

• Lire plusieurs flux RSS de sources spécialisées IA (The Verge, MIT Technology Review, Wired AI…)
• Envoyer les titres et descriptions des derniers articles à Claude pour analyse
• Recevoir de Claude un résumé structuré avec les 5 informations les plus importantes de la journée
• T’envoyer ce digest par email (ou sur Slack, au choix)

À la fin de ce tutoriel, tu auras un workflow n8n fonctionnel, entièrement automatisé, que tu pourras adapter à n’importe quel sujet ou source d’information.

Prérequis

Avant de commencer, assure-toi d’avoir les éléments suivants :

• Un compte n8n : soit en version cloud sur n8n.io (gratuit pour débuter), soit auto-hébergé via Docker
• Une clé API Anthropic : à créer sur console.anthropic.com — un compte gratuit avec du crédit offert suffit pour tester
• Une adresse email configurée dans n8n (Gmail, Outlook ou SMTP) pour la réception du digest
• Environ 30 à 45 minutes devant toi

Aucune connaissance en programmation n’est requise. Si tu sais utiliser une interface web, tu peux suivre ce tutoriel.

Étape 1 : Configurer n8n

Option A — n8n Cloud (recommandé pour débuter)

Rends-toi sur n8n.io et crée un compte. Le plan gratuit te donne accès à l’éditeur visuel et à un nombre limité d’exécutions mensuelles — amplement suffisant pour notre usage. Une fois connecté, tu arrives directement sur le tableau de bord, prêt à créer ton premier workflow.

Option B — Auto-hébergement avec Docker

Si tu préfères contrôler tes données et avoir des exécutions illimitées, installe n8n sur ton propre serveur ou en local. Lance simplement cette commande dans ton terminal :

docker run -it --rm 
  --name n8n 
  -p 5678:5678 
  -v ~/.n8n:/home/node/.n8n 
  docker.n8n.io/n8nio/n8n

Accède ensuite à l’interface depuis ton navigateur via http://localhost:5678 et suis l’assistant de configuration initiale (création d’un compte admin local). L’interface est identique à la version cloud.

Étape 2 : Créer le workflow et ajouter le déclencheur Schedule

Dans le tableau de bord n8n, clique sur « Add workflow ». Un canevas vide s’affiche : c’est ici qu’on va assembler notre agent nœud par nœud.

Ajouter le nœud Schedule Trigger

Clique sur le bouton « + » au centre du canevas, puis cherche « Schedule Trigger » dans la barre de recherche. Ce nœud est le point de départ de notre workflow : il déclenchera l’agent automatiquement selon une planification définie.

Configure-le ainsi :

• Trigger Interval : sélectionne Days
• Days Between Triggers : 1
• Trigger at Hour : 8 (pour 8h du matin)
• Trigger at Minute : 0

Clique sur « Save ». Ton workflow se déclenchera désormais chaque jour à 8h00. Donne un nom à ton workflow en haut à gauche — par exemple Agent IA - Digest RSS quotidien.

Étape 3 : Ajouter le nœud RSS Feed Reader

Clique sur le bouton « + » qui apparaît à droite du nœud Schedule Trigger, puis cherche « RSS Feed Read » dans la liste des nœuds disponibles.

Configurer les sources RSS

Dans le champ « URL », entre l’URL d’un premier flux RSS. Voici quelques sources de qualité sur l’actualité IA :

• https://www.theverge.com/rss/ai-artificial-intelligence/index.xml — The Verge / IA
• https://feeds.feedburner.com/mit-technology-review — MIT Technology Review
• https://www.wired.com/feed/tag/ai/latest/rss — Wired AI
• https://techcrunch.com/category/artificial-intelligence/feed/ — TechCrunch IA

Pour ce premier workflow, entre une seule URL. On verra dans la section « Aller plus loin » comment en gérer plusieurs simultanément. Laisse les autres paramètres par défaut — le nœud récupère automatiquement les derniers articles publiés depuis la dernière exécution.

Clique sur « Execute node » pour tester : tu devrais voir apparaître dans la console de droite une liste d’articles avec leurs titres, descriptions, liens et dates de publication. Si les données s’affichent correctement, le nœud est bien configuré.

Étape 4 : Appeler l’API Claude avec un nœud HTTP Request

C’est l’étape clé : on va envoyer les articles récupérés à Claude pour qu’il les analyse et génère le digest. Clique sur « + » après le nœud RSS, puis ajoute un nœud « HTTP Request ».

Configuration de base de la requête

• Method : POST
• URL : https://api.anthropic.com/v1/messages

Configurer les en-têtes (Headers)

Descends jusqu’à la section « Headers » et ajoute les trois en-têtes suivants en cliquant sur « Add Header » à chaque fois :

• Name : x-api-key — Value : ta clé API Anthropic (commence par sk-ant-)
• Name : anthropic-version — Value : 2023-06-01
• Name : content-type — Value : application/json

Pour la clé API, il est fortement recommandé de ne pas la coller directement en clair. Dans n8n, utilise plutôt la fonctionnalité Credentials : crée une credential de type « Generic Credential Type → Header Auth » avec le nom x-api-key et ta clé en valeur. Ainsi, ta clé est chiffrée et réutilisable.

Configurer le corps de la requête (Body)

Dans la section « Body », sélectionne JSON comme format, puis entre le payload suivant :

{
  "model": "claude-sonnet-4-20250514",
  "max_tokens": 2048,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Tu es un assistant de veille technologique. Voici une liste d'articles récents sur l'intelligence artificielle récupérés depuis des flux RSS :nn{{ $json.title }} - {{ $json.contentSnippet }}nnAnalyse ces contenus et rédige un digest en français avec :n1. Les 3 à 5 informations les plus importantes du journ2. Pour chacune, un résumé de 2 phrases maximumn3. Une conclusion de 3 lignes sur les tendances du momentnnSois concis, factuel et accessible à un lecteur non-spécialiste."
    }
  ]
}

Décortiquons ce payload pour bien comprendre chaque champ :

• model : on utilise claude-sonnet-4-20250514, le modèle le plus récent de la famille Sonnet — excellent rapport qualité/coût pour ce type de tâche d’analyse et de synthèse
• max_tokens : le nombre maximum de tokens dans la réponse de Claude. 2048 est largement suffisant pour un digest quotidien bien structuré
• messages : le tableau de messages qui constitue la conversation. Ici on a un seul message de rôle user
• content : le prompt envoyé à Claude. On y injecte dynamiquement le titre et l’extrait de l’article via les expressions n8n {{ $json.title }} et {{ $json.contentSnippet }}

Les expressions {{ $json.nomDuChamp }} sont la syntaxe n8n pour référencer les données du nœud précédent. Le nœud RSS Feed Read produit des champs comme title, link, contentSnippet, pubDate — tu peux les explorer dans la console du nœud RSS après son exécution.

Clique sur « Execute node » pour tester. Si tout est correct, tu verras dans la réponse un objet JSON dont la clé content[0].text contient le digest rédigé par Claude.

Étape 5 : Envoyer le digest par email ou Slack

La dernière brique de notre agent : l’envoi du digest généré par Claude. Deux options selon tes préférences.

Option A — Envoi par email avec le nœud Gmail

Ajoute un nœud « Gmail » (ou « Send Email » si tu utilises SMTP) après le nœud HTTP Request. Configure-le ainsi :

• Resource : Message
• Operation : Send
• To : ton adresse email
• Subject : Digest IA du {{ $now.format('dd/MM/yyyy') }}
• Message : {{ $node["HTTP Request"].json.content[0].text }}

Pour le champ « Message », l’expression n8n {{ $node["HTTP Request"].json.content[0].text }} va chercher le texte généré par Claude dans la réponse de l’API. Assure-toi que le nom entre guillemets correspond exactement au nom de ton nœud HTTP Request dans le workflow.

Option B — Envoi sur Slack

Ajoute un nœud « Slack » et configure-le ainsi :

• Resource : Message
• Operation : Post
• Channel : le nom de ton canal Slack (ex. #veille-ia)
• Text : *Digest IA du {{ $now.format('dd/MM/yyyy') }}*nn{{ $node["HTTP Request"].json.content[0].text }}

Tu devras au préalable connecter ton workspace Slack via les Credentials n8n — suis les instructions de l’assistant OAuth intégré.

Étape 6 : Tester et activer le workflow

Exécuter un test complet

Avant d’activer le workflow, effectue un test de bout en bout pour valider que chaque nœud fonctionne correctement. Dans l’éditeur n8n, clique sur le bouton « Test workflow » en bas à gauche (icône triangle). n8n va exécuter le workflow en entier et afficher le résultat à chaque étape.

Voici ce que tu dois vérifier à chaque nœud :

• Schedule Trigger : doit produire un timestamp d’exécution — OK si tu vois une date dans la sortie
• RSS Feed Read : doit lister des articles avec leurs champs title, link, contentSnippet
• HTTP Request : doit retourner un objet JSON avec un champ content contenant le texte de Claude. Si tu reçois une erreur 401, ta clé API est incorrecte ; une erreur 400 indique un problème dans le format du payload
• Gmail / Slack : doit confirmer l’envoi avec un statut de succès

Activer le workflow

Une fois le test réussi, active le workflow en basculant le toggle « Active » en haut à droite de l’éditeur. Ton agent est maintenant opérationnel. Il se déclenchera automatiquement chaque matin à 8h00 et tu recevras ton digest sans aucune action de ta part.

Tu peux consulter l’historique des exécutions passées dans l’onglet « Executions » du tableau de bord n8n pour vérifier que tout se passe bien jour après jour.

Aller plus loin

Gérer plusieurs flux RSS simultanément

Pour surveiller plusieurs sources en parallèle, utilise le nœud « Loop Over Items » entre le Schedule Trigger et le RSS Feed Read. Crée d’abord un nœud « Code » (ou « Set ») qui retourne un tableau d’URLs RSS :

[
  { "url": "https://www.theverge.com/rss/ai-artificial-intelligence/index.xml" },
  { "url": "https://techcrunch.com/category/artificial-intelligence/feed/" },
  { "url": "https://www.wired.com/feed/tag/ai/latest/rss" }
]

Le nœud Loop Over Items itérera sur chaque URL et alimentera le RSS Feed Read à chaque tour. Les résultats de tous les flux seront ensuite agrégés avant d’être envoyés à Claude pour une synthèse globale.

Ajouter de la gestion d’erreurs

Un workflow de production doit anticiper les pannes. Dans n8n, chaque nœud possède une sortie « Error » (visible en cliquant sur le nœud et en activant l’option « Continue On Fail »). Connecte cette sortie à un nœud « Send Email » ou « Slack » configuré pour t’envoyer une alerte en cas d’échec. Tu peux aussi utiliser le nœud « Error Trigger » au niveau du workflow pour capturer toutes les erreurs en un seul point.

{
  "model": "claude-sonnet-4-20250514",
  "max_tokens": 512,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Voici le titre et l'extrait d'un article : '{{ $json.title }}' - {{ $json.contentSnippet }}nnÉvalue le sentiment général de cet article sur l'IA parmi ces trois options : Positif, Neutre, ou Négatif. Réponds uniquement avec l'un de ces trois mots."
    }
  ]
}

Ajouter une analyse de sentiment

Tu peux enrichir ton workflow avec une analyse de sentiment pour chaque article avant de les envoyer à Claude pour le digest global. Insère un second nœud HTTP Request après le RSS Feed Read avec ce payload simplifié pour classifier chaque article :

Connecte ensuite la sortie à un nœud « IF » qui filtre les articles à sentiment Négatif si tu veux un digest uniquement positif — ou au contraire, ne garder que les alertes critiques.

Enrichir le prompt Claude pour un meilleur digest

La qualité de ton agent dépend directement de la qualité de tes instructions à Claude. Voici quelques pistes pour affiner ton prompt :

• Spécifie un format de sortie en Markdown avec des titres, listes et liens cliquables
• Demande à Claude de noter chaque article sur 5 selon son intérêt pour un profil précis (ex. « entrepreneur tech »)
• Inclus une section « À lire absolument » pour les 2 articles les plus importants
• Demande une traduction automatique si certains articles sont en anglais

Ce qu’il faut retenir

Créer un agent IA avec n8n et Claude, c’est assembler trois briques fondamentales : un déclencheur (ici le Schedule Trigger à 8h), une source de données (le nœud RSS Feed Read), et un cerveau IA (l’API Claude via HTTP Request). Le modèle claude-sonnet-4-20250514 est idéal pour ce type de tâche d’analyse et de synthèse. La clé du succès réside dans la qualité du prompt envoyé à Claude : plus tes instructions sont précises, plus le digest sera pertinent. Une fois ce premier workflow maîtrisé, tu peux l’adapter à des dizaines d’autres cas d’usage — monitoring de marque, analyse concurrentielle, synthèse de rapports PDF — en changeant simplement la source de données et le prompt.

Conclusion

Tu viens de construire ton premier agent IA fonctionnel : un système qui perçoit (flux RSS), raisonne (Claude analyse et synthétise), et agit (envoi du digest) — de façon entièrement automatique. C’est exactement la définition d’un agent IA, appliquée à un cas d’usage concret et immédiatement utile.

La combinaison n8n + Claude est particulièrement puissante parce qu’elle est accessible sans code, évolutive (tu peux complexifier le workflow sans le réécrire), et économique (le modèle Sonnet est très abordable pour des usages quotidiens). Les prochaines étapes naturelles sont :

• Explorer le nœud natif « Anthropic » dans n8n, disponible depuis les versions récentes, qui simplifie encore la configuration de l’appel API
• Découvrir le function calling (tool use) de Claude pour créer des agents capables d’effectuer des actions conditionnelles selon le contenu analysé
• Construire des workflows multi-étapes où Claude peut lui-même décider de la prochaine action à exécuter dans n8n
• Connecter ton agent à d’autres sources : emails entrants, Google Sheets, bases de données Notion, APIs web

L’automatisation intelligente n’est plus réservée aux équipes techniques. Avec les bons outils, chaque professionnel peut aujourd’hui déléguer ses tâches répétitives à un agent IA — et récupérer du temps pour ce qui compte vraiment. Tu n’as plus d’excuses pour ne pas commencer.

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