Automatiser la recherche sur Reddit avec n8n + IA (filtrage, scoring, email)

Vous passez des heures a scroller Reddit pour trouver des opportunites commerciales, des leads ou des discussions pertinentes pour votre activite ? Les posts interessants sont noyes dans le bruit, et vous n'avez pas le temps de surveiller ca tous les jours.

La solution : un systeme automatique qui fait le tri pour vous. Low-cost, sans intervention manuelle, et qui tourne 24/7.

Ce que fait ce workflow

Concretement, le workflow fait tout :

• Recupere les nouveaux posts d'un subreddit (sans API officielle Reddit)
• Filtre par fraicheur (ex: posts < 2h)
• Prefiltre IA "cheap" pour economiser des tokens
• Compare a des exemples etiquetes (RAG avec Supabase)
• Valide l'opportunite avec un LLM
• Envoie les posts valides par email (Gmail)

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Pas le temps de tout lire ?

• Telecharger le workflow n8n (.json)
• Importez-le dans n8n et configurez vos credentials
• (Optionnel) Creez votre base Supabase d'exemples

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Les outils dont vous avez besoin

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Etape 1 : Importer le workflow dans n8n

1. Telechargez le fichier JSON
2. Ouvrez n8n (cloud ou self-hosted)
3. Cliquez sur "..." en haut a droite → "Import from file"
4. Selectionnez le fichier reddit-research.json
5. Tous les nodes doivent apparaitre connectes

Resultat attendu : Vous voyez un workflow avec ~15 nodes, du trigger jusqu'a l'envoi Gmail.

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Etape 2 : Connecter les credentials

OpenAI (2 nodes)

1. Cliquez sur le node "OpenAI Chat Model"
2. Dans "Credential", cliquez "Create new"
3. Entrez votre API key OpenAI
4. Sauvegardez - le meme credential sera utilise pour les 2 nodes OpenAI

Supabase (Vector Store)

1. Cliquez sur le node "Comparaison avec exemple existant"
2. Creez un nouveau credential Supabase
3. Entrez votre Project URL et API Key (depuis les settings Supabase)

Gmail OAuth2

1. Cliquez sur le node "Send a message"
2. Creez un credential Gmail OAuth2
3. Suivez le flow d'autorisation Google
4. Modifiez l'adresse email destinataire dans les parametres du node

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Etape 3 : Comprendre le workflow (bloc par bloc)

Bloc A - Scraping des posts du subreddit

Nodes : Manual Trigger → HTTP Request → Code (Recuperation des posts)

Le workflow utilise l'endpoint JSON public de Reddit :

https://www.reddit.com/r/personalfinance/new.json

Pourquoi cette methode ?

• L'API officielle Reddit est payante ou limitee
• L'endpoint .json est gratuit et suffisant
• Un User-Agent custom evite les blocages

Le node Code extrait pour chaque post :

• titre : titre du post
• contenu : corps du message (selftext)
• auteur : username
• date : timestamp converti en ISO
• lien : URL complete du post
• id : identifiant unique

Personnalisation : Changez /r/personalfinance/ par n'importe quel subreddit.

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Bloc B - Filtre horaire (fraicheur)

Node : Filtre horaire

Regle : on garde uniquement les posts publies dans les 2 dernieres heures.

$json.date > $now.minus({hours: 2}).toISO()

Pourquoi ?

• Moins de bruit (posts anciens deja traites)
• Opportunites plus "chaudes"
• Moins de tokens consommes

Personnalisation : Passez a {hours: 6} ou {hours: 24} selon votre frequence d'execution.

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Bloc C - Prefiltre IA (economie de tokens)

Nodes : Prefiltre IA → Code JS (parser) → Filter1

Objectif : eliminer les posts clairement hors-sujet AVANT les etapes couteuses (RAG + LLM final).

Le prefiltre utilise GPT-4.1-mini avec ce prompt :

"Tu es un expert en classification de posts Reddit. Dis si ce post a un rapport avec l'investissement et la gestion de patrimoine."

Format de sortie (JSON strict) :

{
  "opportunite": "oui",
  "explication": "Raison en une phrase"
}

Le node Code parse ce JSON et le node Filter1 ne garde que les opportunite: "oui".

Pourquoi c'est rentable : GPT-4.1-mini coute ~10x moins cher que GPT-4. En eliminant 60-80% des posts ici, vous economisez sur l'etape suivante.

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Bloc D - RAG : comparer aux exemples (Supabase)

Nodes : Loop Over Items → VectorStore Supabase → Edit Fields → Code JS

Principe : on recupere des exemples similaires (etiquetes OUI/NON) pour "caler" la decision du LLM final.

Comment ca marche :

1. Le post est converti en embedding (text-embedding-3-large)
2. Supabase retourne les 50 exemples les plus similaires
3. Le code JS selectionne les 4 meilleurs (2 OUI + 2 NON, alternes)
4. Ces exemples sont formates pour le prompt final

Structure de la table Supabase :

Personnalisation : Ajoutez vos propres exemples etiquetes pour ameliorer la precision.

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Bloc E - Decision finale LLM

Nodes : Basic LLM Chain → Code JS → Filter → Gmail

Le LLM recoit :

• Le titre et contenu du post
• Les exemples similaires (OUI/NON)
• Un prompt detaille sur votre profil cible

Prompt systeme (resume) :

"Tu es un expert en analyse de posts Reddit pour identifier des opportunites commerciales. Je recherche des personnes avec de l'epargne (>10k), un heritage a placer, ou des questions sur l'investissement. Evite les personnes endettees ou les questions hors-sujet."

Sortie : JSON {opportunite: "oui/non", explication: "..."}"

Si opportunite = "oui" → envoi email avec le titre et le lien du post.

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Resultat attendu

Quand vous executez le workflow :

1. n8n scrape les derniers posts du subreddit
2. Filtre ceux des 2 dernieres heures (~5-15 posts)
3. Prefiltre IA elimine ~60% du bruit
4. RAG + LLM final qualifient les vrais leads
5. Vous recevez 1-5 emails avec les posts pertinents

Exemple d'email :

Voila des post Reddit qui pourrait t'interesser :

"I just inherited $50k, what should I do with it?"

https://www.reddit.com/r/personalfinance/comments/xxx

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Personnaliser le workflow

Changer de subreddit

Dans le node "Lecture_subreddit", modifiez l'URL :

https://www.reddit.com/r/VOTRE_SUBREDDIT/new.json

Exemples utiles :

• /r/entrepreneur - entrepreneurs
• /r/smallbusiness - PME
• /r/realestate - immobilier
• /r/financialindependence - FIRE

Modifier la fenetre de temps

Dans "Filtre horaire", changez {hours: 2} par la valeur souhaitee.

Adapter le prefiltre

Modifiez le prompt systeme du node "Prefiltre IA" pour correspondre a vos criteres.

Remplacer Gmail par Slack/Notion

Supprimez le node Gmail et connectez un node Slack, Notion, ou Google Sheets a la place.

Ajouter une deduplication

Pour eviter d'envoyer plusieurs fois le meme post :

1. Stockez les id des posts envoyes (Supabase, Airtable, ou n8n static data)
2. Ajoutez un filtre en debut de workflow

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Limites et bonnes pratiques

Rate limits Reddit

Reddit peut retourner une erreur 429 si vous faites trop de requetes.

Solutions :

• Ajoutez un delai entre les executions (minimum 5 min)
• Utilisez un User-Agent descriptif
• Implementez un backoff exponentiel

Posts vides

Certains posts n'ont pas de selftext (juste un titre, ou un lien externe).

Solution : Le workflow gere deja ce cas, mais vous pouvez ajouter un filtre contenu != "" si besoin.

Erreurs de parsing JSON

Si le LLM ne retourne pas un JSON valide, le code de parsing a un fallback :

catch (error) {
  return { opportunite: "non", explication: "Erreur parsing" }
}

Couts OpenAI

Estimation pour 100 posts/jour :

• Prefiltre (GPT-4.1-mini) : ~$0.02
• Embeddings : ~$0.01
• Decision finale : ~$0.05

Total : ~$0.08/jour soit ~$2.50/mois

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Conclusion

Ce workflow vous permet de :

• Gagner 2-3h/jour de veille manuelle sur Reddit
• Identifier des leads qualifies automatiquement
• Payer moins de $3/mois en couts API

Telechargez le workflow : reddit-research.json

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