Agent IA n8n : Analyser Pitch Decks Startups – Automatisez Votre Deal Flow avec GPT-4 (Workflow Gratuit + Vidéo + Tutoriel + Téléchargement)

Étape 1 : Lister les Fichiers Pitch Deck depuis Google Drive

Cette première étape établit la connexion avec votre dossier Google Drive et récupère la liste de tous les pitch decks à analyser. C’est le point d’entrée du workflow : sans cette liste, aucune analyse ne peut démarrer.

Le nœud Google Drive est configuré en mode recherche pour scanner un dossier spécifique et identifier tous les fichiers qu’il contient. L’option « Return All » activée garantit que vous récupérez l’intégralité des fichiers, même si vous en avez des centaines.

➡️ Paramètres :

• Identifiants de connexion : Sélectionnez votre credential Google Drive configuré dans n8n
• Ressource : File/Folder – Le nœud travaille sur les fichiers et dossiers Drive
• Opération : Search – Mode recherche pour lister les contenus
• Méthode de recherche : Search File/Folder Name
• Retourner tout : Activé (toggle vert) – Récupère tous les fichiers sans limite
• Filtre – Dossier : By ID avec l’ID de votre dossier Google Drive

💡 Astuce : Pour trouver l’ID de votre dossier Google Drive, ouvrez-le dans votre navigateur. L’URL ressemble à https://drive.google.com/drive/folders/1uX-4Mf... — l’ID est la partie après /folders/.

Étape 2 : Itérer sur Chaque Fichier Pitch Deck

Ce nœud Loop contrôle le flux d’exécution en traitant les pitch decks un par un. C’est une étape cruciale pour éviter de surcharger l’API OpenAI et garantir que chaque analyse est complète avant de passer à la suivante.

Sans ce nœud, tous les fichiers seraient traités simultanément, ce qui pourrait générer des erreurs de rate limiting avec l’API GPT-4 et rendre le débogage cauchemardesque.

➡️ Paramètres :

• Taille du lot (Batch Size) : 1 – Traite un seul pitch deck à la fois
• Options : Aucune option supplémentaire configurée

💡 Astuce : Si vous avez beaucoup de pitch decks et que vous êtes pressé, vous pouvez augmenter le batch size à 2 ou 3. Mais attention aux limites de tokens par minute de votre compte OpenAI.

Étape 3 : Télécharger le Fichier PDF du Pitch Deck

Cette étape télécharge le fichier PDF depuis Google Drive pour le rendre disponible localement dans le workflow. Le fichier est stocké temporairement en mémoire sous forme binaire, prêt à être traité par l’étape d’extraction de texte.

L’expression dynamique {{ $('List Pitch Deck Files').item.json.id }} récupère automatiquement l’ID du fichier en cours de traitement.

➡️ Paramètres :

• Identifiants de connexion : Votre credential Google Drive
• Ressource : File – On travaille sur un fichier individuel
• Opération : Download – Télécharge le contenu du fichier
• Fichier : By ID – Sélection par identifiant unique
• ID du fichier : {{ $('List Pitch Deck Files').item.json.id }}

💡 Astuce : Si vous renommez le nœud « List Pitch Deck Files », n’oubliez pas de mettre à jour cette expression avec le nouveau nom exact.

Étape 4 : Extraire le Texte du PDF

Ce nœud transforme le fichier PDF binaire en texte exploitable par l’IA. C’est une étape de conversion indispensable : GPT-4 ne peut pas « lire » un PDF directement, il a besoin du contenu textuel extrait.

L’extraction fonctionne très bien pour les pitch decks textuels standards. Pour les decks très visuels avec peu de texte, le contenu extrait sera limité.

➡️ Paramètres :

• Opération : Extract From PDF – Mode d’extraction de texte
• Champ binaire d’entrée : data – Nom du champ contenant les données binaires du PDF

💡 Astuce : Si l’extraction retourne un texte vide ou tronqué, vérifiez que vos PDFs ne sont pas des scans d’images. Les PDFs « image » nécessitent un OCR préalable.

Étape 5 : Générer l’Analyse du Pitch Deck avec l’Agent IA

C’est le cœur du workflow : l’agent IA qui joue le rôle d’analyste VC expert. Ce nœud envoie le contenu textuel du pitch deck à GPT-4 avec un prompt système détaillé qui définit exactement comment analyser et structurer les informations.

L’agent est configuré pour extraire des dizaines de données structurées : nom de la startup, secteur, équipe fondatrice, problème adressé, solution proposée, business model, métriques de traction, taille de marché, concurrence, conditions de la levée…

➡️ Paramètres :

• Source du prompt : Define below
• Prompt (User Message) : {{ $json.text }} – Injecte le texte extrait du pitch deck
• Exiger un format de sortie spécifique : Activé – Force l’IA à respecter un schéma JSON structuré
• Message système : Prompt complet définissant le rôle d’analyste VC expert

➡️ Connexions requises :

• Chat Model : OpenAI Chat Model configuré avec GPT-4
• Output Parser : Structured Output Parser avec le schéma JSON

💡 Astuce : Le prompt système est le levier le plus puissant pour personnaliser l’analyse selon votre thèse d’investissement. Vous pouvez ajouter des critères spécifiques (impact ESG, deeptech, B2B SaaS…).

Étape 6 : Sauvegarder l’Analyse dans Google Sheets

Cette dernière étape exporte toutes les données d’analyse vers votre Google Sheets, créant une ligne par pitch deck analysé. C’est ici que se construit votre base de données dealflow structurée et consultable.

Le nœud est configuré en mode « Append Row » pour ajouter une nouvelle ligne à chaque exécution, et utilise le mapping manuel des colonnes pour un contrôle total.

➡️ Paramètres :

• Identifiants de connexion : Votre credential Google Sheets
• Ressource : Sheet Within Document
• Opération : Append Row – Ajoute une nouvelle ligne
• Document : Votre document Google Sheets de destination
• Feuille : La feuille cible (ex: « Feuille 1 » ou « Dealflow »)
• Mode de mapping : Map Each Column Manually

➡️ Exemples de mapping :

• analysis_date : {{ $now.toFormat('MM-dd-yyyy') }}
• startup_name : {{ $json.output.general_information.startup_name }}
• industry : {{ $json.output.general_information.industry }}
• problem_score : {{ $json.output.scoring.problem_solution }}
• overall_score : {{ $json.output.scoring.overall }}
• recommendation : {{ $json.output.recommendation }}

💡 Astuce : Créez d’abord votre Google Sheets avec les en-têtes de colonnes correspondant exactement aux noms de champs que vous mappez.