Si l’intelligence artificielle n’est pas la réponse à toutes les problématiques, elle peut néanmoins accélérer considérablement certaines tâches professionnelles quotidiennes. Parmi elles, la création et la publication de contenus sur LinkedIn, qu’il s’agisse d’alimenter votre profil personnel ou de gérer le compte LinkedIn d’une entreprise, peuvent bénéficier efficacement de l’automatisation IA.
Les professionnels du marketing digital et les community managers y trouvent un levier précieux : l’IA peut prendre en charge une partie du travail éditorial, fluidifier la rédaction des posts, proposer des idées de contenus et optimiser le rythme de publication, tout en faisant gagner un temps précieux et en améliorant la cohérence de la communication.
Dans cet article, nous vous présentons un mode d’emploi simple et rapide pour automatiser et optimiser vos posts LinkedIn avec l’IA générative, grâce à l’outil n8n.
Automatiser ses posts LinkedIn avec n8n : le choix de deux workflows
Nous avons choisi de séparer le processus en deux workflows distincts :
- l’un dédié à la génération des posts
- l’autre dédié à leur publication
Cette organisation permet d’intégrer, dans l’esprit du poka-yoke, un garde-fou essentiel : la validation humaine.
Après tout, il serait particulièrement ennuyeux — voire préjudiciable — qu’un contenu inexact ou inadapté soit publié en votre nom sur LinkedIn par une IA un peu trop imaginative !
Si vous souhaitez non seulement automatiser la génération de posts, mais aussi les publier directement sur votre compte LinkedIn personnel, sachez que ce n’est pas possible avec l’API de LinkedIn.
Les connecteurs n8n vers LinkedIn fonctionnent uniquement pour des pages LinkedIn d’entreprises, comme indiqué dans la documentation.
Toutefois, ne soyez pas déçu dans ce cas : vous pouvez toujours automatiser la création de vos posts, puis les publier manuellement, ce qui représente déjà un gain de temps non négligeable.
Workflow de génération des posts LinkedIn
Aperçu du workflow de génération de posts dans n8n
Nous détaillons ici les différents nœuds à intégrer à votre workflow pour générer automatiquement vos posts LinkedIn, ainsi que les configurations à réaliser.
- Trigger manuel permettant de déclencher manuellement le workflow.
- Nœud OpenAI pour l’intelligence artificielle :
- Ressource : text.
- Opération : generate a model response / message a model.
- Modèle : GPT-4O-MINI pour un rapport efficacité/coût optimal ; vous pouvez toutefois choisir le modèle qui répond le mieux à votre besoin en consultant cette documentation.
- Prompts : c’est dans cette section que vous allez pouvoir vous adresser à l’IA générative afin de lui faire connaître vos exigences. Voir plus loin pour la rédaction de ce prompt.
- Cocher « Simplify Output » : comme son nom l’indique, cela permettra de simplifier vos résultats.
- Maximum number of tokens : le nombre de tokens indiqué permet de limiter la longueur maximale de la réponse du modèle. Un token représente environ 4 caractères. Etant donné que OpenAI facture notamment en fonction du nombre de tokens utilisés, limiter le nombre de tokens permet de limiter les coûts. Dans un premier temps, lors de vos phases de tests et de mise en place du workflow, mieux vaut limiter le nombre de tokens à 50, même si les résultats seront certainement « mauvais » pour un post Linkedin ; celui-ci aura alors une longueur maximale de 200 (4 x 50) caractères. Lorsque votre workflow sera en place et fonctionnera, vous pourrez alors augmenter le nombre de tokens, ce qui permettra mécaniquement d’augmenter la longueur du texte généré.
- Nœud Google Drive pour stocker les résultats :
- Credential to connect with : indiquer le credentials que vous avez créé via l’authentification OAuth pour connecter de manière sécurisée votre Google Drive à n8n. Si vous ne savez pas comment faire, consultez notre tutoriel sur le sujet en cliquant ici.
- Ressource : file.
- Operation : create file from text.
- File content : indiquez (par un glisser-déposer) le champ issu du nœud précédent correspondant au contenu créé (souvent appelé « content »).
- File name : indiquez le nom du fichier que vous souhaitez créer, par exemple « Posts LinkedIn Décembre 2025 ».
- Vous pouvez ensuite préciser le dossier de votre Google Drive dans lequel vous souhaitez voir apparaître votre fichier.
Vous venez de générer un ou des post(s) LinkedIn avec l’IA !
Workflow de publication des posts LinkedIn
Aperçu du workflow de publication de posts dans n8n
Avant toute chose, il est indispensable de relire et de valider manuellement les posts générés lors de l’étape précédente.
Une intervention humaine reste essentielle : mal encadrée, l’IA peut produire des contenus inadaptés, et la publication automatique de tels messages sur la page de votre entreprise pourrait nuire à votre image.
Par ailleurs, un simple bug technique pourrait suffire à publier des posts d’erreur, un incident sans gravité majeure, mais qui manquerait clairement de professionnalisme.
Nous vous conseillons ainsi de lire l’ensemble des posts générés à l’issue du précédent workflow, puis de les copier un par un dans des fichiers Google Docs séparés.
Première étape : créer le connecteur (« credentials ») entre n8n et Linkedin.
Pour cela, nous vous conseillons de lire la documentation de n8n, qui est relativement claire et à jour (merci à Eric Burel qui a contribué à l’open source en mettant à jour cette page lors de ces essais avec n8n 😉). Vous la trouverez ici.
A noter que l’ancienneté de votre compte détermine la méthode à privilégier : Community Management OAuth2 ou OAuth2.
Deuxième étape : construire le workflow de publication
Le noeud LinkedIn de n8n présente un inconvénient majeur : il ne permet pas de planifier la publication de vos posts.
Nous allons pallier ce problème en utilisant d’autres noeuds fournis par n8n, pour construire un workflow qui se révélera tout de même utile pour la majorité des cas.
N’hésitez pas à nous suivre sur LinkedIn pour être tenu informé des futures améliorations apportées à ce workflow !
Nous allons commencer notre workflow par un « trigger » (déclencheur) Calendrier, c’est-à-dire que si vous programmez une série de posts pour votre entreprise tous les jours, toutes les semaines ou tous les mois à la même heure, vous indiquerez la fréquence dans ce nœud afin que le workflow se déclenche et publie les posts prévus selon cette temporalité.
La limite est qu’il vous faudra prévoir un workflow pour chaque « type » de posts (par exemple, post pour présenter nos produits tous les mardis à 9h, posts pour annoncer les actualités de notre société tous les premiers lundis du mois à 16h, etc.). Cela vous permet néanmoins de clarifier et de « routiniser » votre stratégie de communication. Il est tout à fait possible de créer des workflows plus élaborés pour améliorer ce fonctionnement par la suite.
Comme nous le disons souvent : pas d’automatisation sans formalisation ni structuration du processus ! Si vous souhaitez en savoir plus sur la méthode du BPM pour formaliser vos processus, vous pouvez lire notre article dédié.
Voici les étapes du workflow :
- Nœud Schedule Trigger pour gérer la date et l’heure de publication
- C’est lui qui programme la date/heure de publication (ex. tous les jours à 9h). Pour cela, vous devez définir la “trigger rule”, et notamment le “trigger interval” qui peut se définir en secondes, minutes, heures, jours, mois. Vous pouvez également définir un intervalle à la carte, notamment si vous souhaitez que votre workflow ne se déclenche que les jours de semaines. Par exemple, si votre “trigger interval” est en jours, avec 1 seul jour entre deux déclenchements du workflow, et que vous choisissez qu’il se déclenche à 09h20, votre workflow se déclenchera tous les jours à cette heure. Pour plus d’informations sur le noeud Schedule Trigger, consulter la documentation ici.
- Nœud Google Drive – Recherche du document du jour
- Rappelons-nous que les posts humainement validés ont été copiés-collés dans des fichiers Google Docs indépendants.
- Nœud Google Drive avec Resource = File/Folder et Operation = Search.
- Search query : mettons que vous ayez choisi à l’étape précédente de publier un article par jour. Vous allez maintenant indiquer à n8n quel est le post du jour à publier, et vous allez le récupérer sur Google Drive en fonction de son nom de fichier. Il faut donc adopter une convention de nommage, comme : Post LinkedIn 04 December 2025. En utilisant les output du noeud précédent, vous pouvez par exemple indiquer une expression comme celle-ci dans le champ “Search query” (selon bien sûr la convention de nommage que vous aurez adoptée) : Post Linkedin {{ $json[‘Day of month’] }} {{ $json[‘Month’] }} {{ $json.Year }}.
- Nœud Google Drive – Download pour récupérer le contenu du fichier
- Nœud Google Drive, cette fois Resource = File, Operation = Download.
- Vous indiquez le champ « field » obtenu à l’étape précédente.
- Dans Google File Conversion, choisissez format texte (par ex. Text (txt) pour un Google Doc).
- Nœud Extract From File pour récupérer le texte du post
- Le nœud précédent fournit en sortie un binaire.
- Le présent nœud permet alors d’extraire le texte brut du binaire téléchargé et de le mettre dans un champ post_text, avant l’envoi. Ce nœud va ainsi créer un champ JSON post_text contenant le contenu de votre fichier.
- Input Binary Field : indiquez le nom du champ binaire où Google Drive a mis le fichier. Si vous n’avez rien changé dans “Put Output File in Field”, c’est souvent data.
- Destination Output Field pour retrouver le texte dans la suite du workflow n8n : par exemple post_text.
Configuration du noeud Extract from file sur n8n
- Nœud LinkedIn – Create Post
- Operation : Create.
- Vous choisissez Post As (personne ou organisation).
- Vous renseignez le champ Text avec le contenu du document (par exemple {{$json[“post_text”]}}, issu du nœud précédent).
Comment rédiger un prompt dans mon nœud OpenAI ?
Vous indiquerez clairement vos instructions à l’IA dans le nœud « OpenAI » au travers de deux prompts : un prompt « message system » et un prompt « message user ».
Aperçu du noeud noeud OpenAI sur n8n
Qu’est ce que le “Message System” d’un noeud OpenAI n8n ?
Le message ou prompt système sert à définir le rôle, le ton, les règles globales du modèle, c’est à dire le contexte et les instructions générales qui doivent rester vraies pour tous les posts. Il s’agit de définir le comportement global du modèle, les instructions permanentes.
Contexte du prompt système
Dans tous les cas, commencez par attribuer à l’IA le rôle d’assistant de communication, puis définissez le contexte.
Si vous cherchez à alimenter votre compte Linkedin personnel : présentez-vous, indiquez brièvement votre parcours, vos objectifs professionnels, vos sujets d’intérêts, l’audience que vous cherchez à atteindre, le ton de vos posts et leur longueur (entre 600 et 1300 caractères en général).
Si vous représentez une organisation : présentez entre autres votre structure, son cœur de métier, sa cible, ses valeurs, les catégories de posts récurrents (annonce de la sortie d’un nouveau produit, communication institutionnelle, événements, etc.), le ton des posts et leur longueur, l’audience à atteindre sur Linkedin.
Exemples intégrés au prompt système (optionnel)
Il est possible d’indiquer des exemples directement dans le message système pour montrer le ton et le style à garder sur tous les posts. Il faut toutefois garder à l’esprit que plus le system prompt est long, plus la consommation de tokens à chaque appel sera importante ; et donc plus cela sera cher. Nous vous conseillons donc de rester attentif au coût des tokens, en cas de budget très limité, de ne pas indiquer d’exemple.
Message User : les instructions spécifiques pour un post LinkedIn donné
Le message user sert à envoyer votre demande concrète, c’est‑à‑dire à communiquer au modèle les instructions spécifiques à un post, avec éventuellement des données sources (thème, lien d’article, notes, points à couvrir). Vous pouvez structurer votre prompt comme suit :
- Thème principal du post
- Objectifs du post
- Informations à intégrer
- Contraintes de rédaction
- phrase d’accroche
- développement en paragraphes courts
- call-to-action ou question en fin de post
- hashtags pertinents
- Format de sortie attendu
Exemples de prompts
Prenons le cas d’une PME fictive fabriquant et commercialisant des jouets en bois. Nous allons donc indiquer les deux prompts suivants dans le nœud « Open AI ».
Message système - exemple complet de prompt pour les instructions globales
"Tu es un assistant spécialisé dans la rédaction
de posts LinkedIn pour une PME artisanale française
qui fabrique des jouets en bois durables et éducatifs
pour les enfants de 1 à 6 ans.
Nous défendons : l’éveil par le jeu, la créativité,
l’utilisation de matériaux naturels, la fabrication locale.
Ces valeurs doivent se refléter dans nos posts.
Nous parlons principalement à des jeunes parents
et à des professionnels de la petite enfance.
Le ton doit être chaleureux, authentique,
avec un style humain et narratif, sans jargon.
Tu rédiges toujours en français.
Voici deux exemples de posts typiques
que tu dois prendre comme référence de style
et de ton pour tous tes futurs posts :
Exemple 1 :
« … »
Exemple 2 :
« … »"Message User - exemple complet de prompt pour générer des posts
"Rédige 3 posts LinkedIn différents sur ce thème :
annoncer la sortie de notre catalogue de Noël de jouets en bois
en mettant en évidence, dans chaque post, un nouveau jouet.
Objectif de chaque post :
- Informer de la sortie du catalogue de Noël.
- Pour le 1er post :
mettre en avant le set d’instruments de percussion en bois.
- Pour le 2e post :
mettre en avant le trotteur en bois.
- Pour le 3e post :
mettre en avant le circuit « petit train » en bois naturel.
- Mettre en avant le côté durable, éducatif
et fabriqué en France de nos jouets en bois.
- Inciter à découvrir le catalogue complet.
Informations à intégrer :
- Possibilité de feuilleter ou télécharger le catalogue ici :
[adresse site web]
- Livraison garantie avant Noël
pour toute commande passée avant le [date]
Contraintes de rédaction :
- Commencer par une accroche qui évoque la magie de Noël
et la joie de jouer.
- Rester chaleureux, authentique, sans jargon.
- S’adresser directement aux jeunes parents
et aux pros de la petite enfance.
- Terminer par un appel à l’action clair pour consulter le catalogue
(sans être trop commercial).
- Les 3 posts doivent être clairement distincts
(accroches et formulations différentes) tout en respectant les mêmes valeurs.
Retourne la réponse dans ce format exact :
Post 1 : [texte du post 1]
Post 2 : [texte du post 2]
Post 3 : [texte du post 3]"Conclusion : une automatisation accessible à tout le monde avec n8n et l’IA générative
Automatiser une partie de la création et de la publication de contenus LinkedIn est aujourd’hui tout à fait accessible, même sans compétences techniques avancées. Grâce à n8n et à l’IA générative, vous pouvez structurer un processus efficace qui vous permet de gagner du temps tout en renforçant la cohérence de votre communication.
Les points clés à retenir :
- Séparer la génération et la publication des posts pour intégrer une étape indispensable de validation humaine.
- Utiliser le nœud OpenAI pour déléguer à l’IA la rédaction des posts, tout en encadrant sa production grâce à un prompt construit avec soin.
- Stocker les contenus sur Google Drive pour faciliter la relecture et l’organisation.
- Publier automatiquement sur une page LinkedIn d’entreprise grâce au connecteur n8n adapté, ou bien manuellement si vous utilisez un compte personnel.
L’automatisation ne remplace pas votre expertise éditoriale : elle l’amplifie. En formalisant votre processus, en définissant une ligne éditoriale claire et en tirant parti de l’intelligence artificielle de manière maîtrisée, vous pouvez publier plus régulièrement, mieux, et sans y consacrer des heures chaque semaine.
En résumé : pas d’automatisation sans stratégie, et pas d’IA sans contrôle humain. Mais bien utilisées, ces technologies constituent un véritable levier pour développer votre présence sur LinkedIn de façon durable et professionnelle.
Si vous souhaitez être accompagné dans votre démarche d’automatisation de vos processus par l’IA, l’Agence LLM sera ravie de vous soutenir au travers de ses différentes prestations.
LBKE, organisme de formation IA certifié Qualiopi, vous propose également des formations améliorant la productivité des entreprises grâce à l’IA. Vous pouvez notamment consulter le programme de nos formations courtes portant sur l’introduction de l’IA en entreprise et dans les métiers du marketing et de la communication.
N’hésitez pas à nous contacter ou à prendre RDV en ligne pour que nous en discutions !