Extraire Automatiquement les Infos Clés d’un CV avec un Agent IA (Workflow n8n Gratuit + Vidéo + Tutoriel + Téléchargement)

Ce guide te montre comment automatiser l’extraction des informations clés d’un CV grâce à un agent IA intégré dans n8n. En quelques secondes, transforme un CV en fiche structurée prête à être exploitée, sans effort manuel ni traitement fastidieux.

Tu pourras copier-coller le workflow prêt à l’emploi, le tester gratuitement, et l’adapter à ton propre process de recrutement ou de qualification, sans coder.

Ce workflow n8n gratuit utilise un agent IA pour extraire automatiquement les données clés d’un CV PDF et les enregistrer dans une base Google Sheets.

Hack’celeration : Ce que les experts ne te montrent jamais ? On te le donne.

Ce que permet l’Automatisation n8n pour extraire automatiquement les infos clés d’un CV avec un Agent IA

Tu veux extraire automatiquement les informations d’un CV sans passer des heures à tout recopier ? Cette automatisation n8n te fait gagner un temps précieux grâce à un agent IA qui structure les données pour toi.

Voici comment ça marche : tu télécharges le workflow clé en main, tu lances le traitement sur des CV PDF, et tu obtiens en quelques secondes toutes les infos triées dans Google Sheets.

Bonus : tu peux personnaliser le déclencheur (par exemple en récupérant automatiquement les CV reçus par Gmail ou en appelant le scénario via une API), et envoyer les résultats là où tu veux : Notion, Airtable, CRM, base de données…

Fini la saisie manuelle et les copier-coller : grâce à n8n et à cet agent IA, tu automatises l’analyse de CV de façon simple, rapide et totalement gratuite.

Pour te faciliter la vie, le workflow que tu télécharges est entièrement prêt à l’emploi : chaque étape du scénario est documentée, avec des notes explicatives intégrées directement dans n8n. Tu comprends en un coup d’œil comment l’agent IA extrait les données du CV.

En plus du workflow, tu bénéficies d’un guide vidéo complet et d’un tutoriel étape par étape pour t’accompagner de l’installation à la personnalisation. Tu peux le lancer tel quel ou l’adapter facilement à tes outils.

L’objectif : t’aider à automatiser l’analyse des CV sans coder, tout en te donnant les clés pour personnaliser le scénario à ton stack (Gmail, API, Notion, Airtable, CRM…).

Démonstration du workflow n8n complet : extraction d’un CV depuis Google Drive, transformation en texte via terminal, puis analyse automatisée par un agent IA connecté à OpenAI.

Tutoriel Vidéo – Extraire les Infos d’un CV avec un Agent IA et n8n

Détail du Workflow n8n : Guide Étape par Étape avec Captures d’Écran (Extraction CV par Agent IA)

Cette vidéo montre un terminal Linux en train de défiler pour illustrer le prérequis essentiel : avoir un n8n self-hosted avec accès au terminal pour installer les modules nécessaires à l’automatisation.

Pré-requis : Avoir une Instance n8n Self-Hosted avec Accès au Terminal

Avant de pouvoir utiliser ce workflow, il est indispensable d’avoir une instance n8n auto-hébergée (self-hosted) avec un accès au terminal. Cela permet d’exécuter la commande nécessaire à l’extraction du texte depuis les fichiers PDF.

L’extraction du contenu du CV repose sur l’outil en ligne de commande pdftotext, qui doit être installé sur ton serveur. L’installation dépend de ton environnement (Ubuntu, Mac, Docker, etc.).

Si tu es à l’aise avec ton terminal, tu peux installer pdftotext manuellement en suivant la documentation de Poppler.
Sinon, le plus simple est de demander à ChatGPT comment installer pdftotext selon ton système. Il t’expliquera étape par étape.
Tu peux aussi nous contacter via le formulaire de contact du site si tu préfères être accompagné pour la mise en place.

Important : ce pré-requis est indispensable pour permettre au workflow de lire et transformer les CV PDF en texte analysable par l’agent IA.

Cette vidéo montre le déclenchement de l’étape Manual Trigger dans le workflow n8n. C’est le point de départ de l’automatisation pour tester manuellement l’extraction des données d’un CV PDF.

Étape 1 : Lancer le Workflow (Manual Trigger)

Cette première étape te permet de tester le workflow manuellement. Grâce au module Manual Trigger de n8n, tu peux lancer le scénario à la demande pour vérifier son bon fonctionnement avant de l’automatiser en production.

Le déclencheur manuel est très utile pour tester chaque étape en temps réel et diagnostiquer facilement les éventuelles erreurs. Une fois tes tests validés, tu pourras remplacer ce déclencheur par un trigger automatisé (ex : cron, webhook…) si besoin.

➡️ Paramètres :

Type de déclencheur : Manual Trigger
Utilisation : Lancement manuel du workflow via l’interface n8n

Pour démarrer : clique sur « Exécuter le workflow » dans n8n pour initier le traitement.

Dans cette étape, le workflow recherche automatiquement un CV PDF dans un dossier Google Drive. La vidéo montre l’ouverture du node Google Drive et l’affichage de ses paramètres.

Étape 2 : Récupérer la Liste des CV depuis Google Drive

Cette étape permet de lister automatiquement tous les fichiers PDF présents dans un dossier spécifique de ton Google Drive. Chaque fichier correspond à un CV qui sera ensuite traité individuellement par l’agent IA.

💡 Astuce : tu peux récupérer l’ID de ton dossier Drive dans l’URL lorsque tu es à l’intérieur du dossier. C’est la partie après /folders/.

➡️ Paramètres :

Module : Google Drive
Opération : Lister tous les fichiers dans un dossier
Dossier : ID de ton dossier Google Drive contenant les CV
Authentification : Ton propre compte Google connecté à n8n

Ce loop dans n8n permet de traiter chaque CV un par un. La vidéo montre la configuration du node avec une itération définie sur 1 fichier PDF à la fois.

Étape 3 : Traiter les CV un par un (Loop)

Cette étape utilise le module Split In Batches pour traiter chaque CV de manière indépendante. On boucle ainsi sur chaque fichier PDF récupéré, afin de l’exécuter dans un flux isolé.

Cela garantit un traitement propre et évite toute confusion si plusieurs fichiers sont présents dans le dossier.

➡️ Paramètres :

Batch Size : 1 (pour traiter un seul fichier à la fois)
Sortie utilisée : Sortie 1 (vers le téléchargement)

Cette étape permet de télécharger automatiquement le fichier PDF du CV depuis Google Drive. Le node Google Drive s’ouvre avec ses paramètres configurés dans n8n.

Étape 4 : Télécharger le CV depuis Google Drive

Cette action télécharge le fichier PDF du CV depuis ton dossier Google Drive, en utilisant l’ID du fichier récupéré dans la boucle.

➡️ Paramètres :

Module : Google Drive
Opération : Télécharger un fichier
Fichier : ID dynamique du fichier (provenant du loop)
Authentification : Ton propre compte connecté à n8n

💡 Tu peux aussi remplacer cette source par un déclencheur Gmail, une API ou tout autre système d’arrivée de CV.

Ce node permet de lire et d’écrire le fichier PDF du CV sur le disque local pour pouvoir ensuite exécuter une commande terminal. Paramètres affichés dans la vidéo.

Étape 5 : Enregistrer le PDF localement

On enregistre le fichier PDF sur le serveur dans un chemin temporaire (/tmp/doc.pdf) afin de pouvoir l’utiliser avec une commande d’extraction de texte.

➡️ Paramètres :

Fichier : /tmp/doc.pdf
Contenu : Données binaires du PDF téléchargé

Cette étape utilise un node terminal dans n8n pour lancer la commande pdftotext et extraire le contenu brut du fichier PDF du CV. Prérequis : instance n8n en self-hosted.

Étape 6 : Extraire le Texte du CV (PDFtoText)

On utilise ici la commande pdftotext (fournie par Poppler) pour transformer le PDF en un fichier texte lisible par l’agent IA. Cette commande doit être installée sur ton serveur.

➡️ Commande exécutée : pdftotext /tmp/doc.pdf /tmp/doc.txt

💡 Si tu ne sais pas comment installer cette commande, demande à ChatGPT selon ton système (Linux, Docker, Mac…) ou contacte-nous.

Le node Read File from Disk permet ici de récupérer le contenu texte généré par la commande pdftotext. Le texte brut du CV est prêt à être traité.

Étape 7 : Lire le Contenu du Fichier Texte

On lit le fichier /tmp/doc.txt généré par pdftotext. Le contenu est chargé dans n8n pour être transmis à l’agent IA dans l’étape suivante.

Le node Information Extractor utilise un agent IA OpenAI pour analyser le contenu brut du CV et en extraire les données structurées : nom, email, expériences, langues, etc.

Étape 8 : Préparer le Texte pour l’Analyse

Cette étape nettoie et structure le contenu texte brut pour qu’il soit proprement analysé par l’agent IA. Le texte est ensuite disponible dans $json.data.

Cette vidéo montre l’intégralité du prompt utilisé dans Information Extractor, ainsi que le format JSON structuré attendu. Tout est prêt pour extraire et organiser les données du CV automatiquement.

Étape 9 : Analyser le CV avec un Agent IA (GPT-4o)

Le contenu texte est envoyé à un agent IA basé sur GPT-4o via LangChain. Il extrait toutes les informations importantes du CV (nom, mail, expériences, compétences, etc.).

➡️ Prompt : structure fixe, noms de colonnes prédéfinis, apostrophe ajoutée aux numéros pour compatibilité Google Sheets.

Cette étape montre le module Set qui sert à structurer les données extraites du CV. Chaque champ est clairement défini pour un usage direct dans Sheets, Notion, Airtable, etc.

Étape 10 : Structurer les Données à Plat

On transforme le JSON retourné par l’agent IA en une structure à plat, compatible avec l’import automatique dans Google Sheets. Chaque propriété (ex : lang_1, edu_1_degree) est explicitement mappée.

💡 Si tu veux envoyer les données ailleurs (Notion, Airtable, base SQL…), tu peux adapter ce bloc.

Cette dernière étape montre comment enregistrer automatiquement les données du CV dans Google Sheets. Les champs sont mappés manuellement grâce au formatage du module Set.

Étape 11 : Ajouter les Données Structurées dans un Google Sheets

Les informations extraites sont ajoutées automatiquement dans une nouvelle ligne de ton Google Sheet. Chaque colonne correspond à un champ bien défini du CV.

➡️ Connexion : Google Sheets connecté à ton compte

💡 Tu peux aussi modifier cette étape pour envoyer les données dans Notion, Airtable ou n’importe quelle base.

Dernière étape du workflow : nettoyer automatiquement les fichiers temporaires créés pendant le traitement. Le serveur repart à zéro après chaque CV traité.

Étape 12 : Nettoyer le Serveur

Cette commande supprime tous les fichiers temporaires (/tmp/doc.pdf et /tmp/doc.txt) après chaque boucle pour garder un environnement propre.

➡️ Commande : rm -rf /tmp/doc.pdf /tmp/doc.txt

Cette vidéo montre la suite du workflow n8n : une fois le CV extrait, l’agent IA analyse sa compatibilité avec une offre, calcule un score de matching, et envoie automatiquement un email au candidat ou au recruteur selon les résultats.

Aller plus loin : Analyse IA entre CV et Offre

Tu peux aller plus loin que l’extraction en analysant automatiquement la compatibilité entre un CV et une fiche de poste. Cette analyse est une extension directe du workflow actuel : elle se plug à la fin du scénario d’extraction et te permet d’obtenir un score de matching ainsi qu’un résumé clair des écarts et points forts.

Pourquoi Extraire Automatiquement les Infos d’un CV est Essentiel pour Ton Process de Recrutement

Gérer efficacement des Candidatures ou Profils dans ton CRM ou ATS est essentiel pour automatiser ton process de recrutement et éviter les pertes d’informations. Analyser manuellement des CV en PDF prend du temps, ralentit les prises de décision, et introduit des erreurs humaines. Problèmes liés à l’extraction manuelle :

Informations manquantes ou mal saisies (emails, expériences, langues…).
Temps perdu à copier-coller chaque CV dans un fichier ou une base.
Difficulté à trier ou filtrer efficacement les profils selon des critères précis.
Retards dans le traitement des candidatures et opportunités manquées.

Les avantages d’extraire automatiquement les données des CV :

Structuration propre et normalisée de tous les profils reçus.
Gain de temps énorme sur le tri et la qualification des candidats.
Automatisation fluide avec Google Sheets, Notion, Airtable, ou ton CRM.
Possibilité de déclencher des actions personnalisées (envoi d’email, scoring, tagging…).

En automatisant l’extraction des informations depuis des CV PDF avec un agent IA, tu élimines les tâches chronophages, tu fiabilises tes données, et tu gagnes en réactivité. Ce scénario n8n devient un atout stratégique pour scaler ton processus de recrutement sans effort.