Peut-on automatiser une tâche financière récurrente sans savoir coder ? Oui, et souvent en une après-midi. La plupart des tâches répétitives d'une entreprise tiennent en une phrase : chaque semaine, quelqu'un ouvre des mails, recopie des chiffres dans un tableur, et envoie un récap.
Julien Hassan, AI Applied Engineer dans un fonds d'investissement et fondateur de Hasscorp, partage avec Findfi un tutoriel clé en main pour construire un premier workflow avec n8n et Claude Code. Le cas est très concret : recevoir chaque semaine des PDF de chiffre d'affaires par e-mail, en extraire les données, remplir automatiquement un Google Sheet, puis générer une analyse des résultats avec l'IA.
Pourquoi commencer par une tâche financière répétitive ?
Dans les équipes finance, certaines tâches ne sont pas complexes, mais prennent du temps parce qu'elles reviennent chaque semaine ou chaque mois.
Ouvrir des e-mails, télécharger des pièces jointes, récupérer des chiffres dans des PDF, les reporter dans un tableur, vérifier, envoyer un récapitulatif : chaque étape semble anodine. Le problème apparaît quand elle est répétée des dizaines de fois.
L'objectif n'est pas de remplacer une tâche humaine de bout en bout. Il s'agit d'identifier les étapes répétitives, de les connecter, et de laisser l'humain intervenir là où son jugement est réellement nécessaire.
Le cas pratique : un reporting de chiffre d'affaires
Imaginons une entreprise qui reçoit chaque semaine plusieurs PDF de chiffre d'affaires.
Le processus manuel : ouvrir l'e-mail, télécharger le PDF, lire les données, les saisir dans un tableur, vérifier, envoyer le reporting.
Le workflow automatisé : l'e-mail déclenche l'extraction, les données partent dans Google Sheets, l'IA les analyse, une notification tombe.
Deux outils suffisent :
- n8n, une plateforme d'automatisation visuelle. Vous y construisez des workflows : lire un mail, extraire un PDF, écrire dans un tableur, envoyer une alerte.
- Claude Code, qui écrit le workflow à votre place à partir d'une description en français.
Vous ne codez pas. Vous décrivez ce que vous voulez, vous récupérez un fichier, vous l'importez. C'est tout.
Le tutoriel de Julien Hassan
1. Installer n8n gratuitement sur votre ordinateur
n8n existe en version payante hébergée, mais aussi en version gratuite que vous faites tourner sur votre propre machine. C'est ce qu'on appelle le self-hosting.
Le mot fait peur à tort. Self-host ne veut pas dire "je dois être développeur", ni "j'héberge quelque chose sur internet". C'est comme installer Word ou Spotify : l'application tourne sur votre ordinateur, point. C'est gratuit, et vos données ne sortent pas de chez vous.
Le plus simple est de demander à Claude : "Aide-moi à installer n8n en self-host sur Mac (ou Windows). Je débute complètement." Il vous guide commande par commande.
2. Préparer votre espace de travail
Téléchargez Visual Studio Code, un éditeur de texte gratuit. Créez un dossier sur votre bureau, par exemple automatisation-CA-v1, et ouvrez-le dans VS Code via Fichier > Ouvrir le dossier.
Retenez cette règle simple : un projet = un dossier. Gardez cette logique pour toutes vos automatisations. Ça vous évitera de chercher vos fichiers dans six mois.
3. Connecter Claude Code
Claude Code est une extension qui permet de discuter avec Claude directement dans VS Code, avec accès à votre dossier de projet.
- Cliquez sur l'icône Extensions dans la barre latérale gauche
- Cherchez "Claude Code"
- Installez l'extension Anthropic
- Cliquez sur l'icône Claude qui apparaît dans la barre latérale
- Connectez-vous avec votre compte
Le chat s'ouvre dans l'éditeur. C'est là que tout se passe.
4. Décrire votre automatisation, étape par étape
C'est le cœur de la méthode, et l'endroit où la plupart des gens se plantent. Ne décrivez pas votre besoin dans un paragraphe flou. Numérotez les étapes, dans l'ordre, avec les formats attendus.
Un exemple qui fonctionne :
Je veux une automatisation n8n qui fait ça :
- Chaque semaine, lire les e-mails dont l'objet contient "CA Semaine [numéro] - [Mois Année]" et récupérer les PDF en pièce jointe (connexion Gmail depuis n8n).
- Extraire de chaque PDF : le nom du client dans la colonne A, le chiffre d'affaires dans la colonne B (nombre sans symbole, ex : 12500), le commentaire dans la colonne C (texte libre).
- Remplir mon Google Sheet, ID : [votre ID de sheet].
Génère-moi le fichier JSON à importer dans n8n.
Le format en étapes numérotées change vraiment la qualité du résultat. Les instructions séquentielles et explicites produisent un workflow plus propre qu'une demande en prose. Précisez toujours le nom exact de vos colonnes et le format des données : "nombre sans symbole", "date au format JJ/MM/AAAA". Chaque ambiguïté que vous laissez est une ligne mal remplie plus tard.
5. Importer le fichier dans n8n
Claude génère un fichier .json qui décrit votre workflow. Pour l'installer :
- Ouvrez n8n dans votre navigateur (adresse locale, généralement
http://localhost:5678) - Cliquez sur "Create workflow", le bouton orange en haut à droite
- Cliquez sur les trois points "···" en haut à droite
- Sélectionnez "Import from file..."
- Choisissez le fichier
.jsongénéré
Le workflow apparaît sous forme de boîtes reliées entre elles. Vous voyez enfin ce que vous avez décrit.
6. Tester sans risquer vos vraies données
Règle d'or : ne testez jamais sur votre vrai tableur. Dupliquez-le, et branchez la copie dans n8n le temps des essais.
C'est aussi à ce moment que vous renseignez les identifiants de connexion (Gmail, Google Sheets) dans la section "Credentials" de n8n. Si vous ne savez pas où récupérer tel ou tel accès, demandez à Claude, service par service.
7. Le backfill : traiter l'historique
Une fois l'automatisation hebdomadaire en place, vous voudrez remplir le tableur avec les anciens fichiers.
Demandez une automatisation séparée, qui lit un dossier (Google Drive ou local) et traite tout en une passe. C'est souvent l'étape la plus longue à configurer, parce qu'il faut donner à n8n l'accès à vos fichiers. Comptez 30 à 60 minutes. Mais c'est une opération unique : vous la lancez, vous vérifiez, c'est terminé.
8. Être prévenu quand ça marche et quand ça casse
Une automatisation silencieuse est une automatisation dangereuse. Ajoutez un nœud Slack à la fin du workflow :
Ajoute à mon workflow n8n un nœud Slack :
- Si succès, canal #automatisations : "CA traité : X lignes ajoutées"
- Si erreur, canal #alertes : "Erreur workflow CA : [détail de l'erreur]"
Il faudra créer une app Slack et récupérer un token. Cinq minutes, guidé par Claude.
9. Ajouter une couche d'analyse
Une fois les données extraites, vous pouvez demander une analyse dans le workflow lui-même. Au lieu de recevoir "14 lignes ajoutées", recevoir "trois clients sont en baisse de plus de 20 %, voici lesquels".
Ajoutez un nœud HTTP Request après l'extraction. Quatre réglages, dans cet ordre.
Method : POST
URL : https://api.anthropic.com/v1/messages
Headers : trois lignes, les trois obligatoires. La deuxième est celle qu'on oublie, et sans elle la requête est refusée.
| Nom | Valeur |
|---|---|
| x-api-key | votre clé |
| anthropic-version | 2023-06-01 |
| content-type | application/json |
Body : choisissez le mode JSON, puis collez ceci. Le format est imposé, votre question va dans content, et nulle part ailleurs.
{
"model": "claude-opus-5",
"max_tokens": 1024,
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Voici les chiffres extraits du PDF :\n\n{{ $json.texte }}\n\nEn trois phrases : quels clients sont en baisse par rapport au mois dernier, et de combien ?"
}
]
}{{ $json.texte }} est la syntaxe n8n pour reprendre une donnée du nœud précédent. Remplacez texte par le nom réel du champ qui sort de votre extraction.
Récupérer la réponse. Elle n'arrive pas en texte brut. Le nœud suivant la lit dans {{ $json.content[0].text }}. C'est ce que vous branchez vers votre Slack ou votre tableur.
La clé API. Elle se crée sur console.anthropic.com, rubrique API Keys. C'est un compte distinct de votre abonnement Claude, facturé à l'usage. Stockez-la dans les Credentials de n8n, jamais en clair dans le workflow. C'est le genre de détail qui coûte cher quand on l'oublie.
Ce que ça coûte. La facturation se fait au token, une unité qui vaut à peu près quatre caractères, comptée séparément à l'entrée et à la sortie. Pour Claude Opus 5, le modèle de l'exemple : 5 $ par million de tokens envoyés, 25 $ par million reçus. Sur un rapport d'une page, une analyse revient à deux ou trois centimes. Les tarifs à jour sont sur anthropic.com/pricing.
Ce que vous avez gagné
Une tâche manuelle hebdomadaire devient une tâche automatisée, construite à partir d'instructions écrites en langage clair, sans une ligne de code tapée à la main.
Le vrai apprentissage n'est pas technique : c'est d'apprendre à décomposer un besoin en étapes explicites. Une fois que vous savez faire ça, la plateforme d'automatisation devient un détail d'exécution.
L'analyse Findfi : pourquoi ce cas parle à la finance
Le workflow présenté par Julien peut sembler simple. Pourtant, il reproduit une chaîne qu'on retrouve dans de nombreux processus financiers : collecter, extraire, structurer, contrôler, analyser, notifier.
On pense souvent à l'IA à travers des usages isolés : résumer un document, rédiger un e-mail, poser une question à un chatbot. Mais dans une entreprise, la valeur vient surtout de l'intégration de l'IA dans un processus existant. Ici, Claude n'est pas là pour répondre à une question ponctuelle. Il intervient au milieu d'un workflow qui part d'un e-mail, récupère des données, les structure, les analyse, puis transmet le résultat. La différence est importante : il ne s'agit plus de demander quelque chose à l'IA, mais de lui donner une place dans un processus métier.
Reste une limite à garder en tête. Une automatisation peut exécuter une série d'actions sans intervention humaine, mais elle ne doit pas tourner sans surveillance. En finance, une donnée mal extraite, un document inhabituel ou une erreur de connexion peuvent produire un résultat faux. Le tutoriel intègre déjà les bonnes précautions : tester sur une copie, garder les identifiants dans les Credentials, prévoir une notification d'erreur, vérifier les résultats. Tout l'enjeu est de savoir où l'automatisation fait gagner du temps, et où le contrôle humain reste indispensable.
Dernière nuance : ce workflow est une automatisation, pas un agent. Il enchaîne des étapes prédéfinies. Un agent IA va plus loin, en décidant lui-même de certaines actions selon un objectif. Pour une première expérience, commencer par une automatisation simple est plus accessible. La logique maîtrisée, les workflows plus complexes viennent naturellement.
Comment repérer une tâche à automatiser ?
Avant de chercher un outil, regardez votre propre travail. Cinq questions suffisent.
- Est-ce répétitif ? La même opération chaque semaine ou chaque mois mérite d'être examinée.
- Les données ont-elles une structure identifiable ? PDF, e-mails, fichiers Excel, formulaires ou exports de logiciel sont autant de points de départ.
- Les étapes sont-elles prévisibles ? Plus un processus se décrit étape par étape, plus il est automatisable.
- Quel résultat doit sortir ? Un fichier, une ligne dans un tableau, une alerte, un e-mail ou une synthèse.
- Où l'humain doit-il intervenir ? Toutes les étapes n'ont pas vocation à être automatisées. Certaines demandent une validation ou une décision. En finance, cette question est la plus importante.
Cinq tâches financières à automatiser
Le reporting de CA n'est qu'un exemple. La même logique s'applique à d'autres processus.
- Reporting financier : collecter plusieurs fichiers, consolider les données, préparer une première synthèse.
- Suivi de trésorerie : récupérer régulièrement certaines données, mettre à jour un tableau de suivi, déclencher une alerte au franchissement d'un seuil.
- Traitement documentaire : extraire des informations de PDF ou de documents et les convertir dans un format exploitable.
- Analyse des écarts : comparer deux périodes et repérer automatiquement les variations qui demandent vérification.
- Reporting commercial : rassembler des données de plusieurs sources, les consolider, générer un résumé pour la finance ou la direction.
Dans chaque cas, l'intérêt ne vient pas de "mettre de l'IA", mais d'enchaîner des opérations réalisées jusqu'ici à la main.
À retenir
Il ne s'agit plus seulement de demander à un chatbot de rédiger ou de résumer. L'IA peut s'intégrer dans un processus métier complet, entre plusieurs outils et plusieurs étapes. Et pour commencer, pas besoin de programmer.
Le point de départ est simple : prenez une tâche que vous répétez chaque semaine. Décrivez ce qui la déclenche, les données qu'elle utilise, les transformations nécessaires, le résultat attendu et les contrôles à faire. Puis demandez-vous quelles étapes peuvent être automatisées. C'est exactement la logique proposée ici par Julien Hassan.
À propos de Julien Hassan
Julien Hassan est AI Applied Engineer dans un fonds d'investissement et fondateur de Hasscorp. Il travaille sur l'application concrète de l'intelligence artificielle aux problématiques professionnelles, et montre ici comment combiner n8n et Claude Code pour transformer une tâche financière répétitive en workflow automatisé.
À propos de Findfi
Findfi est un média consacré à l'IA appliquée à la finance d'entreprise. Nous décryptons les outils, les usages et les évolutions de l'intelligence artificielle qui transforment les métiers de la finance : comptabilité, contrôle de gestion, trésorerie, FP&A, M&A, direction financière et fonctions connexes.