📰 Générer un pdf hebdomadaire des articles google alerte (Notion, node.js, LLaMA 3, Handlebars & n8n)

Chaque semaine, je recevais une tonne d’e-mails de Google Alerts sur mes sujets de veille. Certains articles valaient vraiment le détour, mais je finissais toujours par les oublier, noyés dans ma boîte mail. J’avais besoin d’une solution simple, centralisée… et surtout durable.

Je fais pas mal de veille sur des sujets comme l’IA, la cybersécurité ou encore des thématiques plus spécifiques (ex : « OWASP »). J’avais besoin d’un outil pour centraliser facilement les alertes Google Alerts que je reçois chaque semaine, et les consulter tranquillement sur mon téléphone ou ma reMarkable.
C’est comme ça qu’est né ce projet, que j’ai décidé de rendre open source, dans une logique d’utilité et de partage.

Centraliser l’information, l’organiser, la rendre lisible

L’idée : transformer les emails de Google Alerts en une base de données structurée dans Notion, enrichie automatiquement, et les compiler chaque semaine dans un PDF lisible partout.

Je voulais que ce soit simple à consulter, pratique à archiver, mais aussi assez élégant pour être plaisant à lire.

⚙️ Stack et outils utilisés

• Google Alerts → envoi d’emails avec les derniers articles autour de mots-clés choisis.
• n8n → automatisation du parsing des mails, envoi des données à la base, déclenchement de la génération PDF.
• Node.js → serveur léger qui gère la logique métier (templating, génération HTML/PDF).
• Handlebars → moteur de templates pour structurer proprement les articles dans le PDF (avec header, footer, et style type journal).
• Notion → base de données pour stocker les articles, avec catégorisation automatique.
• LLaMA 3 via Ollama → modèle local qui analyse les articles pour en extraire une thématique.
• Google Drive → pour consulter facilement le PDF depuis tablette, téléphone ou reMarkable.

🧠 Le fonctionnement détaillé

1. Récupération des alertes
   n8n lit ma boîte mail et détecte automatiquement les Google Alerts reçues.
2. Extraction des contenus
   Les titres, dates, liens, et contenus des articles sont extraits. Le contenu brut est trop volumineux pour Notion, donc je le conserve pour le PDF uniquement.
3. Catégorisation avec LLaMA 3
   Le contenu passe ensuite dans un modèle local LLaMA 3 (via Ollama), qui compare la thématique avec une liste de mots-clés.
   • Si un mot-clé correspond, il l’attribue.
   • Sinon, un nouveau mot-clé est généré automatiquement.

Exemple : un nouvel article a récemment déclenché la création du mot-clé « cybersécurité », que je n’avais pas encore référencé.

4. Stockage dans Notion
   La base Notion contient pour chaque article :
   • Le titre
   • Le lien
   • La date de publication
   • La date d’ajout
   • La thématique détectée
     (Voir capture ci-dessous)
5. Génération PDF avec Handlebars
   J’ai conçu un template type “journal” :
   • Un header
   • Un footer
   • Une section propre par article
   • Format compact, agréable à lire
     (Voir extrait PDF plus bas)
6. Stockage final dans Google Drive
   Le fichier PDF est automatiquement uploadé dans un dossier Drive que je consulte sur ma reMarkable ou mobile.

📸 Résultats

Voici un aperçu de l’intégration dans Notion :

Et un extrait du PDF hebdo généré automatiquement :

🧩 Difficultés rencontrées & apprentissages

Tout n’a pas été fluide dès le départ :

• Initialement, chaque article créait une nouvelle page dans le PDF, ce qui rendait la lecture très pénible. J’ai fini par corriger ça via une option de Handlebars.
• Le header et le footer ne s’affichaient pas comme prévu ; un souci de balises HTML que j’ai réussi à corriger à force de tests.
• J’ai découvert à quel point Handlebars est pratique pour gérer des templates dynamiques sans surcharger le code.

Ce projet m’a permis de mieux comprendre l’articulation entre automatisation (n8n), serveur minimaliste (Node.js), rendu (Handlebars), et classification sémantique (LLM).

🔭 Pistes d’amélioration

Voici ce que j’aimerais explorer prochainement :

• Reproduire la génération PDF directement dans n8n, sans passer par un serveur Node.js
• Ajouter une table des matières dans le PDF
• Rendre les liens cliquables
• Ajouter des filtres dynamiques dans Notion
• Proposer une interface web légère pour visualiser les résultats sans ouvrir Notion