Transformez et nettoyez les données

Votre formulaire fonctionne. Les données arrivent dans n8n. Mais ces données brutes sont rarement prêtes à être utilisées directement. Les noms de champs sont parfois incohérents, les formats ne correspondent pas à ce qu'attendent les outils suivants, et certaines informations utiles n'existent pas encore. Ce chapitre vous apprend à nettoyer, structurer et enrichir vos données avant de les faire circuler dans la suite du workflow.

Comprenez ce que signifie "transformer des données"

Avant de passer à la pratique, posons un principe fondamental que vous allez appliquer dans tous vos workflows.

Dans n8n, chaque nœud reçoit des données, fait quelque chose avec, et en produit de nouvelles. On parle de données d'entrée et de données de sortie :

Ces données de sortie deviennent à leur tour les données d'entrée du nœud suivant :

Prenons un exemple concret avec notre formulaire. Quelqu’un renseigne son prénom, son email et une description dans le formulaire :

1. Ces trois informations arrivent dans n8n (ce sont les données d'entrée du workflow).

2. Un nœud les récupère, les reformate, calcule un champ "nom complet" et ajoute un horodatage.

3. Les données enrichies qui ressortent de ce nœud sont prêtes pour l'étape suivante.

Parce que les outils qui vont recevoir ces données plus loin dans le workflow (une base de données, un email, un Slack) s'attendent à des formats précis, des noms de champs cohérents, des valeurs standardisées. Si vous ne nettoyez pas en amont, vous accumulez des erreurs en aval.

Maintenant, voyons comment transformer des données avec n8n :

Récapitulons maintenant tout ce que nous venons de voir dans cette vidéo !

Renommez et structurez vos champs avec Edit Fields

Les noms de champs générés par un formulaire ne sont pas toujours exploitables tels quels. Un champ peut s'appeler "Votre adresse email" ou "email_du_contact" selon l'outil utilisé. Pour la suite du workflow, vous avez besoin de noms courts, cohérents et prévisibles.

C'est le rôle du nœud Edit Fields (aussi appelé Set dans certaines versions de n8n). Il vous permet de sélectionner les champs que vous voulez conserver, de les renommer, et de définir leur valeur ; soit en reprenant une valeur existante, soit en la calculant.

Regardez comment configurer le nœud Edit Fields sur les données de formulaire :

Convertissez les formats de données

Renommer les champs ne suffit pas toujours. Certaines valeurs doivent aussi être converties pour être exploitables par les nœuds suivants.

Voici les cas les plus courants que vous rencontrerez avec notre type de formulaire :

• Les dates : un formulaire renvoie souvent une date sous forme de texte brut ("2024-03-15"). Certains outils attendent un format différent ("15/03/2024") ou un timestamp Unix. n8n permet de convertir ces formats via des expressions directement dans le nœud Edit Fields.

• Les booléens : un champ "Avez-vous accepté les conditions ?" peut renvoyer "oui", "true", ou "1" selon le formulaire. Pour la suite du workflow, mieux vaut le normaliser en valeur booléenne (true/false).

• Les niveaux d'urgence : dans notre formulaire, l'utilisateur choisit "faible", "normale" ou "urgente". Pour le routage du chapitre 6, vous aurez besoin de valeurs standardisées :low,normal,high. C'est ici que vous faites cette conversion.

Enrichissez vos données avec des champs calculés

Au-delà du nettoyage, vous pouvez aussi créer de nouveaux champs qui n'existaient pas dans le formulaire, mais qui seront utiles dans la suite du workflow.

Deux exemples concrets pour notre projet :

1. fullName: plutôt que de transporter séparémentfirstNameetlastNamedans tous les nœuds suivants, vous pouvez créer un champfullNamequi les concatène. Dans une expression n8n, ça ressemble à ça :{{ $json.firstName + ' ' + $json.lastName }}

2. submittedAt: vous pouvez enregistrer automatiquement la date et l'heure exacte de la soumission, même si le formulaire ne le demande pas. C'est utile pour trier les demandes ou calculer des délais de traitement.{{ new Date().toISOString() }}

Testez avec des données réalistes

Un workflow ne se teste pas seulement avec des données parfaites. Pour qu'il soit fiable, il faut aussi vérifier ce qui se passe quand les données sont incomplètes ou incorrectes.

C'est ici qu'un outil d'IA peut vous faire gagner du temps. Plutôt que d'inventer manuellement des cas de test, demandez-lui de générer des exemples réalistes.

Exemple de prompt : "Génère 5 exemples de soumissions de formulaire de support : 3 valides avec des niveaux d'urgence variés, et 2 invalides (une avec un email manquant, une avec une description trop courte). Pour chaque soumission, indique les champs : prénom, nom, email, type de demande, urgence, description."

Utilisez ces exemples pour alimenter la fonction Pin Data que vous avez découverte au chapitre précédent, et testez votre workflow sur chacun d'eux.

À vous de jouer !

Consigne : à partir des données reçues au chapitre précédent, configurez un nœud Edit Fields pour normaliser vos champs. Puis testez votre workflow sur 3 soumissions simulées : 2 valides et 1 invalide.

Exemple de résultat attendu :

• Soumission valide 1 : email correct, description complète, urgence "haute" → champs normaliséscustomerEmail,priorityLevel: high,fullName,submittedAt.

• Soumission valide 2 : urgence "faible" →priorityLevel: low, tous les autres champs présents et bien formatés.

• Soumission invalide : email manquant → le champcustomerEmailest vide. Notez ce comportement : vous apprendrez à le bloquer proprement dans le chapitre suivant.

En résumé

• Chaque nœud reçoit des données d'entrée et produit des données de sortie. Transformer ces données entre les étapes, c'est ce qui rend un workflow fiable et exploitable.

• Le nœud Edit Fields permet de renommer, restructurer et nettoyer vos champs pour les rendre cohérents avec la suite du workflow.

• Vous pouvez aussi convertir des formats (dates, booléens, niveaux d'urgence) et créer des champs calculés (fullName,submittedAt) qui enrichissent les données sans alourdir le formulaire.

Dans le chapitre suivant, vous allez renforcer la fiabilité de votre workflow en ajoutant des règles de validation et des filtres : que se passe-t-il quand un email est manquant, un message trop court, ou une soumission suspecte ? C’est parti !