Introduction : la surcharge d’information
En tant que professionnel du DevRel, je suis impliqué dans de nombreuses communautés, je participe à des meetups, je parle dans des conférences et je contribue à des projets open source. Chacune de ces communautés possède souvent son propre espace Slack, et au fil du temps, j’ai rejoint plus de 90 Slack avec mon compte principal. Certains de ces espaces sont très actifs, avec des discussions en continu.
Suivre toutes ces conversations est impossible. Le flot de messages, de fils de discussion et de liens partagés crée une surcharge d’information qui rend difficile l’extraction des discussions essentielles et le suivi des sujets importants.
En discutant de cette problématique propre au DevRel avec un collègue, j’ai eu une idée : il me fallait un outil capable de générer un résumé quotidien ou hebdomadaire pour chaque espace Slack. Plutôt que de faire défiler des centaines de messages, cet outil devait me fournir un aperçu des sujets principaux et des liens vers les messages clés. En deux minutes, je pourrais obtenir une vue d’ensemble de ce qui s’est passé la veille (ou la semaine précédente) dans n’importe quelle communauté.
Grâce à n8n et en exploitant Clever AI de Clever Cloud, j’ai construit exactement cela—en quelques minutes seulement. Ce billet de blog vous montrera comment j’ai automatisé les résumés Slack et, plus largement, comment les LLMs (Large Language Models) révolutionnent les workflows d’automatisation pour les développeurs.
Choisir les bons outils pour le travail
Pourquoi n8n ?
n8n est une plateforme d’automatisation low-code qui simplifie l’intégration de systèmes hétérogènes, comme Slack et les LLMs, en gérant automatiquement toute la complexité sous-jacente. Au lieu d’écrire des scripts sur mesure complexes, les développeurs peuvent assembler visuellement leurs workflows, reliant plusieurs APIs et services en quelques clics. Que ce soit en mode cloud ou auto-hébergé, n8n offre flexibilité et contrôle total, permettant d’automatiser facilement des processus avancés. Open source et extensible, il s’intègre à un large éventail d’outils et peut être déployé sur Clever Cloud, bénéficiant ainsi d’un hébergement sans gestion complexe et d’une montée en charge automatique.
Pourquoi Clever Cloud pour le déploiement ?
Déployer et gérer des workflows d’automatisation peut être un défi, mais Clever Cloud simplifie tout cela. Avec Clever Cloud, héberger n8n devient un jeu d’enfant : plus besoin de gérer l’infrastructure, de configurer des bases de données ou de surveiller la montée en charge.
Pour faciliter encore plus l’adoption, Clever Cloud met à disposition un dépôt GitHub d’exemple n8n, permettant de déployer n8n en quelques étapes avec les meilleures pratiques déjà en place.
Pourquoi Clever AI ?
Clever AI permet d’intégrer facilement l’automatisation intelligente des LLMs dans les workflows, notamment pour résumer des conversations Slack de manière efficace. Contrairement aux approches NLP classiques nécessitant des règles prédéfinies, Clever AI extrait les informations clés des messages non structurés avec une grande précision. Son contexte natif lui permet de regrouper les discussions similaires, d’identifier les tendances et de formater automatiquement les réponses en Markdown Slack.
En outre, comme Clever AI est actuellement en pre-release, c’est le moment idéal pour tester différents cas d’usage et voir comment il peut s’intégrer à divers workflows. De plus, en utilisant un LLM open source auto-hébergé, notre application reste 100 % conforme à la RGPD, garantissant que nous gardons le contrôle total de nos données, comme il se doit. Cela signifie que les informations personnelles sensibles ne quittent jamais notre infrastructure, offrant ainsi une couche supplémentaire de confidentialité et de sécurité par rapport aux services d’IA tiers.
Construire le workflow n8n étape par étape
📌 Étape 1 : récupérer les messages de Slack
Nous utilisons d’abord le nœud Slack “Channel History” pour récupérer les messages d’un canal Slack spécifique.
- Filtrer les messages des dernières 24 heures grâce à une expression de date.
- Extraire le texte des messages, les ID des utilisateurs, les horodatages et les liens.
📌 Étape 2 : regrouper les messages par fils de discussion
Une fois les messages bruts récupérés, l’étape suivante consiste à les organiser dans leurs fils de discussion respectifs. Sur Slack, les messages peuvent être isolés ou appartenir à une discussion en fil, et les regrouper permet d’obtenir un contexte plus clair.
- Identifier les messages faisant partie d’un fil via leur champ thread_ts.
- Associer toutes les réponses à leur message parent.
- Conserver les messages indépendants pour qu’ils figurent aussi dans le résumé.
📌 Étape 3 : résumer les messages avec les LLMs
- Envoyer les messages nettoyés à Clever AI (ou OpenAI) pour générer un résumé.
- Utiliser le formatage Markdown de Slack pour une meilleure lisibilité :
📝 *Résumé quotidien Slack* :
*1️⃣ Lancement du projet Alpha*
– *Alice:* “Nous avons terminé à 80 %, les tests finaux commencent demain.”
– *Bob:* “Le bug #123 est toujours ouvert, faut-il le prioriser ?”
– 🔗 <https://example.com/results|Résultats des tests>
📌 Étape 4 : publier le résumé sur Slack
- Le nœud Slack “Post Message” envoie le résumé sur un canal dédié.
- Assure une meilleure visibilité des discussions importantes.
- Utilise un format clair avec gras, puces et liens.
Et bien sûr, tout est conforme au RGPD
Slack contient de nombreuses informations personnelles, notamment les noms d’utilisateur, les avatars et les noms complets, qui sont soumises à la RGPD. Il est donc essentiel de manipuler ces données avec précaution.
Dans ce workflow, aucune donnée personnelle n’est stockée. Le système extrait uniquement les messages, génère un résumé et le publie immédiatement sur Slack. Aucune information sensible n’est conservée, garantissant ainsi le respect des bonnes pratiques en matière de confidentialité.
De plus, le LLM utilisé est une instance auto-hébergée de Clever AI fonctionnant sur Clever Cloud. Cela signifie que les données ne sont jamais envoyées à des fournisseurs tiers, ni stockées, ni monétisées. Tout reste dans un environnement contrôlé, garantissant ainsi une conformité totale avec les exigences de la RGPD et de la souveraineté des données.
Conclusion : l’avenir de la productivité des développeurs avec les LLMs
L’intégration de n8n, Clever Cloud et des LLMs montre comment l’automatisation ne se limite plus à de simples workflows, mais peut désormais inclure une prise de décision intelligente.
🚀 Quelles autres tâches pourrions-nous automatiser ? Essayez de déployer n8n sur Clever Cloud dès aujourd’hui et expérimentez avec les LLMs pour voir à quel point l’automatisation intelligente peut être puissante !