Automatisez tout avec DeepSeek R1… copiez ceci

Vidéo

Par Jack Roberts le 01/21/2025 durée 20:57

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⚙️ Modèle DeepSeek R1 :
deepseek/deepseek-r1

⚙️ URL de base d’Openrouter
https://openrouter.ai/api/v1/

⌚️ Horodatages
00:00 Pourquoi cela est important
03:11 Démo en direct :
03:55 Créer dans n8n
10:00 Créer dans Make
14:10 Module DeepSeek
17:22 openrouter

Résumé

• La performance de Deep Seek R1 est exceptionnelle, surpassant ses concurrents comme OpenAI 01, avec des coûts d'utilisation réduits à 0,02 $ pour 1 million de tokens d'entrée, contre 15 $ pour OpenAI.
• J'apprends que le modèle utilise un système appelé "mixture of experts", permettant de diriger les tâches vers les spécialistes les plus adaptés, ce qui améliore l'efficacité.
• Je peux créer des agents automatisés utilisant Deep Seek R1, capable de rechercher sur internet, gérer des rendez-vous, envoyer des e-mails, et bien plus.
• En utilisant Deep Seek, je peux automatiser la récupération et le résumé d'articles récents sur des sujets d'intérêt, facilitant ainsi la curation de contenu.
• Je découvre qu'il existe quelques préoccupations concernant la censure, notamment en raison de l'origine chinoise du modèle, ce qui m'amène à être prudent dans son utilisation.
• Pour les novices, il est recommandé de s'appuyer sur des ressources communautaires et des modèles pré-construits pour simplifier la création d'agents AI.
• Je réalise que l’outil peut être intégré dans des plateformes no-code comme Make.com, rendant la création d’automatisations accessible à tous, même sans connaissances en programmation.
• Une méthode efficace pour utiliser Deep Seek est de connecter des flux RSS pour recevoir des mises à jour automatiques par e-mail sur des sujets spécifiques, facilitant ma veille informative.

Comment passer à l’action ?

Je vous suggérerais d'implémenter quelques stratégies simples et à faible coût pour tirer parti des leçons de l'audio.

Tout d'abord, je commencerais par utiliser Deep Seek R1 pour créer des agents automatisés. Ces agents peuvent faire des recherches sur Internet, gérer des rendez-vous et envoyer des e-mails. Vous n'avez pas besoin d'être un expert en technologie pour cela, surtout en utilisant des plateformes no-code comme Make.com. Vous pouvez facilement suivre les tutoriels pour commencer à créer votre agent.

Ensuite, une autre bonne stratégie serait d'automatiser la récupération et le résumé d'articles. Vous pourriez l'utiliser pour surveiller des sujets qui vous intéressent. En connectant des flux RSS, vous obtiendrez les dernières informations directement dans votre boîte e-mail sans effort.

Je conseillerais également de se tourner vers les ressources communautaires pour trouver des modèles pré-construits. Cela simplifie grandement le processus d'apprentissage, et vous pouvez vous approprier ces modèles pour répondre à vos besoins.

Enfin, bien que Deep Seek soit puissant, faites attention aux questions de censure. Renseignez-vous sur les meilleures pratiques d'utilisation pour assurer une expérience positive.

En résumé, commencez petit, automatisez vos tâches quotidiennes et élargissez progressivement vos compétences.

Citations de Jack Roberts

"La performance est insane"

 

"C'est vraiment incroyable"

 

"Nous pouvons maintenant utiliser un modèle incroyablement puissant"

 

"Soyez court, soyez précis et utile"

 

"Il peut faire littéralement tout ce que vous pouvez imaginer"

Transcription

Salut tout le monde, je m’appelle Jack. Voici comment automatiser n’importe quoi avec Deep Seek R1. Tout d’abord, je dois commencer par la performance et pourquoi nous en discutons dans cette vidéo. C’est tout simplement incroyable. Récemment, nous avons parlé de Deep Seek V3, et cela porte les choses à un tout nouveau niveau. Regardez ces chiffres, par exemple.

Les gars, si nous regardons juste le MAASS 500, par exemple, Deep Seek R1 est en bleu avec des lignes blanches. Comparez cela à Open AI 01. Regardez tous ces différents modèles, la performance est folle et rien qu’en utilisant le modèle, les réponses que nous obtenons sont absolument époustouflantes. Cela a vraiment pris tout le monde d’assaut. Donc, la première chose à dire, c’est que la performance est folle.

Deuxièmement, c’est assez bon marché, et nous aimons le bon marché, surtout quand on code et qu’on fait des choses avec. J’ai regroupé cela pour vous montrer la différence. Deep Seek R1 a des input tokens par million qui coûtent quelques cents, comparé à 01 qui coûte 15 dollars, et l’output à 219 dollars. J’ai juste mis Llama CLA et GPT-4 comme point de référence. Donc, non seulement la performance est géniale, mais c’est aussi très bon marché.

Il utilise quelque chose appelé « mixture of experts ». En très peu de mots, cela signifie qu’au lieu qu’une seule chose fasse tout, elle va diriger des tâches spécifiques aux spécialistes qui sont les mieux adaptés pour les effectuer. Je vais mettre un lien en bas vers l’article pour que vous puissiez le vérifier, mais c’est un contexte important.

Maintenant, vous pouvez jouer avec ça en ligne, un peu comme ChatGPT CLA. Je vais mettre un lien en bas dans la description pour vous. Cependant, la question est : pouvons-nous réellement automatiser et faire des choses incroyables avec ça ? La réponse est oui. Dans cette vidéo, je vais vous montrer comment créer un agent utilisant Deep Seek R1 dans N10 qui peut faire des choses incroyables comme ça. Il peut faire des recherches sur Internet, il a une mémoire, il peut créer des rendez-vous dans le calendrier, il peut créer et envoyer des emails, et faire littéralement tout ce que vous pouvez imaginer. Il a même sa propre base de données mémoire.

Je vais aussi vous montrer que vous pouvez utiliser cela dans une automatisation dans Make avec Deep Seek R1, et je vais vous montrer quelque chose de vraiment sympa, une super automatisation qui consiste à obtenir des idées en pilote automatique, où nous pouvons tirer les 20 derniers articles sur n’importe quel sujet que vous pouvez imaginer. Ensuite, nous utiliserons Deep Seek R2 pour condenser cela, créer une liste de choses à faire, et ensuite l’envoyer par email. Vous pourriez utiliser cela pour créer une newsletter ou simplement obtenir des connaissances condensées et un récapitulatif de n’importe quoi que vous aimez.

Avant de commencer, il y a un petit caveat, et c’est qu’il y a des questions de censure autour de Deep Seek car c’est un modèle chinois. Donc, gardez cela à l’esprit lorsque vous l’utilisez, mais nous connaissons la performance, nous savons que le prix est très bas. Mais avec cela en tête, allons-y !

Je vais commencer par NA10, la différence, très brièvement. Nous allons utiliser N10 pour construire des agents IA car c’est plus puissant et non linéaire, et puis nous allons utiliser Make pour certaines des automatisations. Au fait, si vous voulez les agents et tous les plans de bataille et ressources, afin de ne pas avoir à créer cela vous-même, tout ce que vous faites dans la communauté, c’est de venir ici, d’aller en classe, d’aller dans Jack AI Automations, de sélectionner cela, puis de descendre et télécharger ça ici, de l’importer dans N1, et cela peuplerait tout automatiquement pour vous. Vous venez donc ici avec le menu à trois points, vous cliquez sur « importer depuis un fichier », vous le téléchargez et tout sera là pour vous, prêt à être utilisé.

Une fois que vous avez fait les connexions. Dans ma dernière vidéo, je vous ai montré comment construire ce système complet d’agents IA. Donc, si vous n’avez pas encore vu cette vidéo, allez la regarder. Je vous montre comment vous intégrez chacun des déclencheurs avec Telegram ou d’autres fonctionnalités. Je vous montre exactement comment configurer tout. Juste un bref rappel pour votre bénéfice, je vais vous montrer exactement comment cela fonctionne. Donc, nous aurons un chat Telegram et tout ce que nous faisons, les gars, si je dis « hey viens ici, testez le flux de travail par exemple », vous allez adorer voir ça fonctionner.

Donc, si je lui donne une commande, quelque chose comme « hey, quel est le meilleur café à Leeds ? », je viens de l’envoyer. Maintenant, vérifiez comment ça fonctionne. Cela descend, ça va vers l’agent IA, et vous voyez que cela recherche sur Internet et cela en va et vient vers un modèle AI ouvert pour découvrir et rechercher des choses. Donc, nous avons construit ça avec accès à Internet et toutes sortes de trucs. Vous pouvez voir qu’il est revenu ici et il a essentiellement dit « hey, le meilleur café à Leeds est Kapow Coffee ». Je peux vous dire que Kapow est vraiment délicieux.

C’est juste un exemple de ce que cela peut faire. Cela peut aussi faire des choses comme récupérer des documents et des choses comme ça. Mais je vais vous montrer maintenant comment insérer R1, car lorsque vous utilisez N1, vous pouvez voir, si je descends ici jusqu’au modèle qui est utilisé pour cette automatisation, vous cliquez là-dessus, vous obtenez ces différentes options : GPT, photo, mini, beaucoup de choses différentes. Vous savez, nous pouvons nous connecter à CLA et d’autres choses, mais il n’y a pas de sélecteur pour utiliser Deep Seek R1, ce que nous allons couvrir maintenant. Donc, nous allons créer un tout nouveau scénario sur N8M et en haut, nous allons l’appeler Deep Seek R1 Agents, parce que tout ce que nous devons faire, c’est non pas être des sauvages. Bien sûr, nous avons besoin d’un wh Magi pour cela. Maintenant, il y a de nombreux déclencheurs que vous pourriez utiliser. Je vais utiliser Telegram, tout comme nous l’avons fait dans ma dernière vidéo. Mais si vous voulez quelque chose de vraiment simple, ce que vous pouvez faire, c’est simplement avoir ce message de chat ici.

Vous cliquez sur « chat » et à peu près ce qui est bien avec ce message de chat, c’est que vous pouvez juste le tester et avoir une conversation avec. Vous pouvez également l’incorporer sur un site web. Donc en fait, nous allons avec le message de chat juste pour garder cela simple pour vous montrer comment cela fonctionne. Car une fois que vous savez comment connecter Deep Seek à vos automatisations sans code, vous pouvez à peu près faire tout ce que vous aimez. Donc, ce que nous faisons, c’est que lorsque le message de chat est reçu comme déclencheur, encore une fois, nous pouvons utiliser Telegram, c’est super simple, tout comme dans l’automatisation que je vous ai montrée dans ma dernière vidéo. Vous pouvez regarder cela, cela couvre toute l’affaire, et puis ajouter Deep Seek par-dessus, cool.

Alors, que voulez-vous faire ? Eh bien, la première chose que je veux faire ici, c’est cliquer sur ce joli « + » et nous allons taper « AI agent » ici, et cette chose phénoménale popera pour nous. L’agent des outils est absolument génial. Nous allons venir ici et juste cliquer à l’extérieur pendant un moment. Maintenant, nous devons faire trois choses, ou même deux choses. La première est choisir un modèle de chat. Pour ce faire, nous allons cliquer ici en bas, nous allons descendre et sélectionner Open AI. Comme ça, c’est phénoménal. La première chose que nous voulons faire, c’est nous rendre sur un site appelé Open Routa. Je veux juste donner crédit à Null de ma communauté, qui a travaillé sur cette connexion ce matin et a trouvé le lien et a réussi, alors merci d’aider la communauté.

La première chose que nous devons faire, les gars, c’est nous rendre sur Open Routa. Open Routa est un peu comme un intermédiaire. Quand nous utilisons ces systèmes sans code, Open Routa peut se connecter à tous ces différents modèles comme Claude, Llama, vous savez, Chat GPT, Deep Seek. Il sert en quelque sorte d’intermédiaire et il peut faire des choses très cool comme « hey, si ce modèle n’est pas disponible, utilisez un autre modèle ». Donc, nous allons tirer parti d’Open Routa dans N1 pour accéder à Deep Seek. Ce que vous devez faire, c’est créer un compte, puis venir ici sur le côté droit sur « Keys ». Vous allez ici et vous allez créer une nouvelle clé. Nous allons appeler cela « N8N Build Together » et limiter cela. C’est toujours une bonne pratique de limiter ces choses, car qui sait ce qui va se passer. Vous aurez une clé comme celle-ci, je la désactiverai après la vidéo.

Nous allons revenir à notre magnifique N10 ici, qui est phénoménal. Nous descendons ici, nous cliquons là-dessus et nous allons faire défiler vers le bas pour créer de nouvelles informations d’identification. Tout ce que vous devez faire, les gars, c’est coller cette clé API ici même et ensuite cliquer sur « Sauvegarder ». D’accord, magnifique. Ne vous inquiétez pas si cela n’a pas réussi à le faire. Nous avons un X ici. Maintenant, faisons correctement la chose et nommons cela. Donc, nous allons ici. Nous l’appellerons Deep Seek, puis entre parenthèses, « BTG », ce qui signifie simplement « Build Together », et nous allons l’appeler R1.

Maintenant, ce que nous faisons, c’est un petit tour de magie ici pour que cela fonctionne. Nous allons faire des options de propriétés et ajouter l’URL de base. Maintenant, nous pouvons remplacer le fait que nous avons sélectionné Open AI. Normalement, il irait par là, mais en fournissant une URL de base, nous pouvons essentiellement remplacer où cela va. Donc, nous allons entrer cette URL ici qui est parfaite et cela remplacera tout le système et ira directement vers Open Routa au lieu d’Open AI. Et puis nous devons également changer le modèle. Donc, changer le modèle juste signifie que je vous donne l’expression de données qui nous permettra de taper ce que nous voulons. Si vous revenez sur Open R, nous devrions être capables de définir Deep Seek R1. Vous pouvez voir qu’il est déjà en haut et venez et copiez ce beau lien ici. C’est vraiment sympa, vous obtenez toutes sortes de données et d’informations sur les modèles, il montre même des classements, et je pense que c’est vraiment cool. J’imagine qu’en programmation, Deep Seek sera vraiment haut, oui, comme le troisième, parce que c’est si bon marché de générer tous les tokens, c’est fou.

D’accord, cool. Ensuite, nous allons taper mod, donc collez-le ici, ce qui est magnifique. D’accord, superbe. Je vais cliquer ici, et ensuite nous allons juste sauvegarder le scénario très rapidement. D’accord, super. Et pour la mémoire, nous allons juste aller ici et sélectionner la mémoire tampon de fenêtre. C’est très simple, la longueur du contexte est ce que nous voulons. Maintenant, parce que j’utilise une fonctionnalité de chat intégrée, elle tire déjà l’ID de chat de cette fenêtre de chat, donc elle s’en souviendra. Mais le SL de contexte peut être ce que vous voulez. Génial. Maintenant, avec cela en tête, cliquons sur le chat et avons une conversation avec ce gars.

Comme vous pouvez le voir plus tôt, je lui posais des questions sur Deep Seek et, pour une raison quelconque, il ne veut pas confirmer si c’est Deep Seek. C’est vraiment bizarre sur le modèle, et comme c’est drôle. Donc, si c’est un truc vraiment cool, vous pouvez en fait chatter avec votre scénario en bas à gauche et vous pouvez remplacer le déclencheur par quelque chose d’autre quand vous le souhaitez. Je trouvais cela vraiment cool.

Alors, je vais poser une question comme « je ne sais pas, combien de Beanie Babies remplirait une maison ? » Voyons si cela fonctionne. Et juste comme ça, les gars, c’est revenu, et cela nous a donné des informations. Cela a pris quelques secondes, et cela fait partie de la raison pour laquelle Open Routa peut avoir quelques légers retards. Et je vais venir sur pourquoi nous avons écrasé cela dans une seconde. Donc, l’hypothèse clé, volume de la maison, taille de Beanie Baby, calcul d’efficacité de l’emballage. Oh mon Dieu, c’est allé vraiment en profondeur ici. Une fourchette brute de 150 à 500 000 Beanie Babies. Alors, si vous avez autant que ça à la maison, mettons le SERS à l’épreuve.

Maintenant, dans cette vidéo, je ne vais pas comparer GPT 4 ou Deep Seek V3. Je vous laisse explorer cela, mais tous ceux à qui j’ai parlé, de manière anecdotique, ont dit que cela correspondait vraiment aux normes de performance. Donc, c’est épique. C’est comme ça que nous intégrons le cerveau Deep Seek dans ce type d’agent, ce flux sans code. Et une fois que c’est fait là, nous pouvons faire tout ce que nous voulons. Je vous recommande de vous amuser et de construire l’automatisation que j’ai réalisée dans ma dernière vidéo. Je veux que cela soit court, net et précis, par respect pour votre temps. Mais vous pouvez simplement suivre ces étapes exactes pour avancer avec cela.

Maintenant que nous avons résolu cela, je veux vous montrer comment nous pouvons maintenant utiliser Deep Seek pour faire quelque chose de vraiment spectaculaire sur make.com. Make.com est une plateforme sans code très intuitive. L’automatisation que je veux construire ici consiste à saisir les dernières informations. Nous allons l’alimenter avec Deep Seek et je vais le faire envoyer comme un résumé à notre email. Donc, pour résumer, nous avons construit l’incroyable agent qui peut rechercher sur Internet, créer des rendez-vous, envoyer des emails, vérifier des emails, répondre à toutes ces choses incroyables, et nous pouvons alimenter cela avec Deep Seek si nous le souhaitons. Maintenant, dans celui-ci, je vais vous montrer quelque chose de vraiment pratique.

Donc, la première chose que nous allons faire, c’est que je vais supprimer tout ça et vous montrer comment cela fonctionne étape par étape. Encore une fois, tous les liens sont en bas, donc vous appuyez sur les boutons et commencez. Je vais aussi mettre ce plan si vous le souhaitez. Donc, la première chose, nous allons appeler ça Deep Seek Summarizer R2 R1, excusez-moi, je suis déjà à R2. Comment c’est bien, au fait ? Très bien, regardons ça. Si j’ai oublié de mentionner, les gars, si vous n’avez pas votre café, j’espère que vous avez votre café pour cela, car vous en aurez définitivement besoin pour cette automatisation.

Super ! Donc, la première chose, nous cliquons sur RSS et vous allez cliquer sur « récupérer les éléments du flux RSS ». Vous vous demandez probablement « Jack, c’est quoi RSS ? ». Eh bien, je ne vais pas seulement vous le dire, je vais vous montrer ce qu’est RSS. Donc, RSS, si vous allez sur le rssa, vous verrez une page qui ressemble à ça. RSS signifie « Really Simple Syndication », si je me souviens bien, et tout ce que cela fait, c’est un moyen de tirer des informations depuis Internet. Chaque vidéo YouTube que Jack Roberts a publiée, chaque vidéo YouTube qu’Alex Hoskinson a publiée, chaque fois que le mot AI est mentionné dans les nouvelles, ou Donald Trump, ou Joe Biden, peu importe, cela permet essentiellement de récupérer les derniers articles et informations sur le site.

Donc, pour aller droit au but, c’est la meilleure application que j’ai trouvée pour utiliser quelque chose comme ça ! Super ! Maintenant, dans RSS, les gars, ce que nous allons faire, c’est cliquer sur ce nouveau bouton de flux brillant sur le côté gauche. Supposons que nous voulons obtenir chaque article sur Open AI et quand il y a des nouvelles à ce sujet, nous voulons juste un email à ce sujet. Donc, nous pouvons taper n’importe quel mot-clé que nous souhaitons. Donc, nous allons écrire Open AI. Bien sûr, vous pouvez faire des chaînes YouTube, des flux Twitter, littéralement n’importe quoi que vous désirez.

J’ai donc cette chose géniale sur Open AI. Le premier article est « Open AI et Elon Musk : un concurrent de poids, bla bla bla ». Ce que nous faisons, les gars, c’est que nous cliquons sur « enregistrer dans les flux ». Une des choses que nous pouvons faire dans RSS, qui est vraiment cool, c’est ajouter des filtres. Donc, je peux whitelist, comme « montrez-moi seulement les choses qui ont le mot 03 dedans ». Comme ça, d’accord ? Et vous remarquerez qu’il a bloqué tout sauf celui-ci qui contient O3. Donc, nous pouvons ajouter des listes blanches et bien sûr des listes noires, donc ne montrez pas moi les choses qui contiennent Elon Musk ou Joe Biden. Vous pouvez ajouter ces spécificités là-dedans pour rendre votre flux plus ciblé.

Vous descendez dans « aperçu », maintenant nous allons copier cette URL ici. Encore une fois, ceci est juste un exemple de quelque chose que vous pourriez utiliser dans une automatisation IA. Donc, première chose, les gars, nous venons ici, nous allons au flux RSS maintenant. Vous pouvez soit surveiller les flux, par exemple, dès qu’un nouvel article sort, nous le prenons et l’apportons dans le scénario, ou nous pouvons récupérer, ce qui signifie que nous regardons en arrière et tirons 1, 2, 5, 10, 20 articles. Juste par respect pour le temps, nous allons utiliser « récupérer des flux » juste pour que je puisse vous montrer automatiquement. Vous collez l’URL en haut dans Make.com et disons que nous voulons en