Recherche Web avec Agent IA (SearchAPI + LLM)

Development, Digital

Recherche Web avec Agent IA utilisant SearchApi & LLM

Pour qui est-ce fait ?
Ce workflow s’adresse aux étudiants, chercheurs, journalistes, analystes, professionnels de la veille ou créateurs de contenu qui souhaitent obtenir des informations fiables, à jour et sourcées en un minimum de temps. Il est également adapté aux développeurs no-code souhaitant créer un agent conversationnel connecté au web.

Problème résolu / Cas d’usage
Effectuer des recherches sur internet peut être chronophage, imprécis ou difficile à valider. Ce workflow automatise la recherche web via un agent IA, qui interroge plusieurs moteurs de recherche (Google, Bing, etc.), synthétise les résultats et fournit un résumé clair, avec les sources citées. Cela évite les approximations et augmente la fiabilité des réponses fournies par l’IA.

Ce que fait ce workflow

  • Connecte un agent IA à SearchApi.io pour lancer des requêtes web en temps réel.

  • Permet à l’agent IA de formuler dynamiquement des requêtes selon le contexte de la conversation.

  • Récupère les résultats depuis plusieurs moteurs de recherche et les filtre pour ne garder que les sources fiables.

  • Résume l’information via un modèle LLM (GPT, Claude, Mistral, etc.), en fournissant des liens vers les sources.

  • Peut être intégré à une interface utilisateur ou à un chatbot pour une expérience fluide.

Configuration

1. Installer le nœud communautaire SearchApi

  • Accédez à Paramètres → Nœuds communautaires dans votre instance n8n.

  • Entrez : @searchapi/n8n-nodes-searchapi dans le champ « Nom du package npm ».

  • Acceptez l’avertissement puis cliquez sur Installer.

  • Le nœud apparaîtra dans votre éditeur.

2. Configurer les accès API

  • Ajoutez vos identifiants SearchApi.io dans vos Identifiants d’API n8n.

  • Ajoutez également vos identifiants pour un fournisseur LLM (ex. : OpenRouter, OpenAI, Mistral).

3. Préparer les entrées du workflow

  • Définissez la requête utilisateur en tant qu’entrée dynamique (ex. : “Quelles sont les tendances de l’IA en 2025 ?”).

  • (Cas particulier) Vous pouvez aussi travailler avec des métadonnées (ex. : ID de vidéo YouTube à analyser).

4. Connecter le LLM à la chaîne d’analyse

  • Utilisez un nœud LLM pour résumer les résultats de recherche.

  • Définissez un prompt structuré pour que le modèle casse les réponses en paragraphes clairs avec des sources citées.

Personnalisation possible

  • Ajouter une base de données pour archiver les recherches (Notion, Airtable, Google Sheets).

  • Étendre le workflow pour une réponse vocale (ex. : via Telegram ou WhatsApp avec synthèse vocale).

  • Restreindre les domaines de recherche (ex. : seulement sur des sites gouvernementaux, universitaires, etc.).

  • Utiliser une interface chatbot pour rendre la recherche interactive.

Exemple d’utilisation
Entrée utilisateur :

« Quelles sont les dernières évolutions concernant la régulation de l’intelligence artificielle ? »

Sortie IA :

« Voici un résumé des dernières avancées législatives :
– En mai 2024, l’Union européenne a adopté l’AI Act, qui classifie les systèmes IA selon leur niveau de risque.
– Aux États-Unis, un projet de loi bipartisan sur la transparence des algorithmes a été présenté.
Sources :
– eur-lex.europa.eu/AIAct
– washingtonpost.com/news/ai-bill »