IA & Automatisation
Trouver des recettes végétaliennes appétissantes, bien expliquées et adaptées à notre culture culinaire peut être un vrai défi. La plupart des sites de recettes sont en anglais, avec des unités de mesure peu pratiques. Copier-coller manuellement chaque recette prend du temps, surtout lorsqu’on planifie toute une semaine de repas. Dans cet article, je vous montre comment j’ai automatisé ce processus avec Notion, N8N et l’IA Mistral.
Je veux pouvoir coller simplement l’URL d’une recette (depuis un blog ou un site) dans une base Notion, et que toutes les informations utiles soient automatiquement extraites, traduites en français, structurées proprement, puis mises à jour dans ma base de données : titre, ingrédients, instructions, temps de préparation, difficulté, image, etc.
Notion pour stocker les recettes sous forme de base de données
N8N pour automatiser le processus
Mistral AI pour analyser et traduire le contenu HTML d’un article de recette
J’ai d’abord créé une base de données dans Notion dédiée à mes recettes, avec les champs suivants :
Nom de la recette
Image
Instructions
Ingrédients (avec et sans unités)
Temps de préparation et de cuisson
Nombre de portions
Coût estimé
Niveau de difficulté
Type de plat
Restrictions alimentaires
Langue d’origine
Auteur
Lien source
Chaque champ a son propre type (texte, nombre, URL, image…), ce qui me permet de garder une base propre et exploitable.
Le workflow dans N8N démarre dès qu’une nouvelle page est ajoutée dans ma base Notion avec une URL.
Grâce à l’intégration native entre N8N et Notion, je configure un trigger qui vérifie toutes les minutes s’il y a une nouvelle page avec une URL valide (commençant par http ou https).
Une fois qu’un lien est détecté, N8N lance une requête HTTP GET pour récupérer le contenu HTML de la page.
Le contenu brut étant en HTML, je le convertis ensuite en texte brut pour le rendre lisible et exploitable par une IA. C’est là qu’intervient Mistral.
Je passe ensuite le texte à Mistral AI, avec un prompt précis qui lui indique :
son rôle : extraire des données de recettes culinaires,
ce qu’il doit extraire (titre, auteur, ingrédients, instructions, etc.),
le format attendu (clé-valeur JSON),
la langue de sortie (toujours en français),
les unités à utiliser (grammes, millilitres, etc.).
Le prompt est assez long, mais je l’ai préparé une fois pour toutes. L’IA me retourne un JSON propre contenant toutes les informations structurées de la recette, prêtes à être intégrées dans Notion.
Grâce à l’ID unique de chaque page Notion, je mets à jour automatiquement tous les champs avec les données reçues par l’IA.
Je fais correspondre chaque champ du JSON avec la bonne colonne Notion. Cela demande un peu de paramétrage, mais c’est à faire une seule fois.
Une fois la correspondance établie, un simple test permet de vérifier que tout fonctionne. Et ça marche : en quelques secondes, tous les champs sont remplis automatiquement.
Grâce à ce système, je peux planifier mes repas rapidement, extraire jusqu’à 10 recettes en quelques minutes, et retrouver toutes les infos directement dans Notion, prêtes à l’emploi. Plus besoin de copier-coller, de traduire ou de reformater les recettes à la main.
Si vous voulez aller plus vite, je mets à disposition mon workflow N8N prêt à l’emploi. Vous pouvez l’importer, le connecter à votre base Notion et à votre API Mistral, puis l’utiliser immédiatement.
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Conclusion
L’automatisation et l’IA ne sont pas réservées aux grandes entreprises. Avec les bons outils, même une recherche d’appartement peut devenir rapide, structurée et efficace.
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