Automatisation des emails : Commencer par leur catégorisation (9/10)
De Jean-François Messier
Le jeudi 28 août 2025
Dans un monde professionnel où l’on reçoit quotidiennement entre 80 et 120 emails (source : Radicati Group, 2023), l’automatisation des emails s’impose aujourd’hui. C’est un levier essentiel dans toute organisation pour transformer la surcharge d’information en gain de temps mesurable. Je suis convaincu que ce processus ne se résume pas à l’envoi robotisé de messages, mais repose avant tout sur une lecture contextuelle fine, un tri intelligent et une réponse ciblée. Voyons ici le 1er volet du scenario d’automatisation des emails : leur catégorisation. En effet toutes les catégories d’emails ne demandent pas des réponses, et la manière de répondre quand cela est nécessaire, dépend de la catégorie. Ce tutoriel est structuré comme tel :Ici le volet catégorisation, et dans l’article suivant le volet réponse.
Ces articles font partie d’un guide complet en 9 numéros pour vous aider à configurer un workflow puissant qui augmentera la productivité globale des utilisateurs. Voici tous les liens d’accès :
Accéder aux scenarios en cliquant sur scenario dans le volet de gauche
Cliquer sur “Create scenario”
Insérer un premier module : Créer un nouveau module en cliquant sur le bouton “+”, puis selon votre messagerie :
Si vous êtes sur Outlook : Insérer le module “Watch messages”.
Pour Gmail, l’astuce qui facilitera la mise en page ultérieure des réponses est de le pas choisir les modules d’intégration Gmail de Male.ai, mais les modules email. Celui que vous cherchez s’appelle « Watch Emails »
Créer la connection Immédiatement il vous est demandé de créer une connection : Cliquez sur “Create a connection” :
Avec Outlook : Attribuez lui un nom et cliquez sur “Save” directement. Make va créer le process d’authentification : vous aurez juste à choisir votre compte, et si vous êtes connecté le process se termine là sans autre intervention de votre part.
Avec Gmail : Cliquez sur “Create a connection” et choisissez l’option “Google Restricted”. Vous avez 4 choses à faire à ce stade : 1/ Renommez la connection à votre convenance, 2/Activez “Show advanced settings” en bas d’écran, 3/Saisissez le Client ID collecté lors de la création de l’OAuth (voir l’article n°6 de ce guide : « Créer une autorisation oauth en 8 étapes »), ainsi que 4/ le mot de passe collecté lors de la création de l’OAuth. Puis cliquez sur “Save” pour déclencher le process de connection, il ne vous reste qu’à choisir votre compte de connexion, et continuer sur les différents écrans de configuration qui suivent. Si l’OAuth était configuré correctement, la connexion est établie sans message d’erreurs. Si vous avez des messages d’erreurs, il faut rectifier votre autorisation OAuth. (voir notre article sur le sujet : «Réparer une autorisation oauth en 6 étapes »
Configuration du module La configuration est semblable pour Outlook et Gmail. Voici les 4 paramètres
Watch messages : Plus tard il faudra choisir l’option “only unread” (l’automate ne traitera que les emails non traités avant et depuis sa mise en place). Mais pour avoir suffisamment d’emails à tester le temps du développement du scenario, vous avez intérêt à opter pour “all”
Mail Folder : Cliquez et choisissez sans la liste proposée votre boite de réception. -INBOX, c’est le nom du dossier à surveiller. Il s’agit de la boîte de réception.
Limit : C’est le nombre d’emails maximum traités en une seule exécution du scénario Make. Mettez 30 pour les tests, vous pourrez le passer ensuite à 100 si vous avez beaucoup d’emails à traiter.
Après avoir cliqué sur “Save” un dernier écran pour définir le point de démarrage : A terme il serait logique de sélectionner “From Now On”, puisque votre boite email sera “à jour”. Vous souhaiterez que l’automate ne traite que vos nouveaux emails. Mais pour le développement du scenario, vous avez intérêt à opter pour “All” afin de vous garantir lors des tests qu’il y a suffisamment d’emails à traiter.
Renommez ce module “lecture emails” après avoir sauvegardé : faites un clic
Module 2 – Catégorisation ChatGPT
Quelle que soit votre messagerie, ce 2° module sera identique : son rôle est d’identifier la catégorie auquel appartient l’email. Pour ce faire, vous devez avoir correctement structuré votre boite email, et avoir identifié au préalable les critères de catégorisation (voir l’article 4 de cette série : « Catégoriser avant d’automatiser les emails »).
Voici les paramètres de réglage de ce module
“Connection” : Le module réutilise automatiquement la connexion des automatisations précédentes grâce à clé API que vous avez créée (voir l’article 5 de cette série : « Clé API OpenAI (API key OpenAI): fonctionnement et mode d’emploi »)
“Select a method” : Conserver “Create a Chat Completion (GPT Models)
« Model » :A l’heure où nous écrivons cette formation (Aout 2025) nous recommandons le modèle «gpt-4.1 mini-2025-04-14» pour son rapport qualité (excellent) / cout (4,40€ / 1000 emails).
Messages : vous aurez à créer 3 messages à transmettre à l’IA : user, assistant, et system. ». (Pour mémoire, l’API se commande avec 3 messages correspondant à 3 rôles différents: User, System et Assistant. (voir l’article 5 de cette série pour plus d’informations: « Clé API OpenAI (API key OpenAI): fonctionnement et mode d’emploi »).
Message 1 : rôle « user »
Créer un premier message dont le rôle sera « user Ici l’utilisateur transmet à l’IA les données du mail à traiter (en indiquant les champs lus par le module 1) et la mission qu’il souhaite que l’IA effectue (catégoriser). Rien à coder, tout se fait par des clics et des copier-coller :
Les données de base sont les champs de l’email dont l’IA a besoin pour pouvoir définir la catégorie de l’email : expéditeur, l’email de l’expéditeur, le sujet, le contenu.
La mission est très simple : « Catégoriser l’ email et le déplacer dans le dossier correspondant à la catégorie. »
Remplir ces paramètres est très simple : il n’y a que 2 choses à comprendre :
Ces données transmises par le message 1 seront utilisées dans le message n°2 « system » qui donnera les instructions. Le message 2 doit donc reconnaître les données à lire dans le message 1, ce sont des variables réutilisables. Pour cela ces variables doivent être identifiées comme telles : il faut les mettre entre double accolades (ce sont les délimiteurs : voir nos articles sur le prompt engineering si vous ne connaissez pas l’utilisation des délimiteurs en IA, ou téléchargez notre Guide l’IA.). Ils apparaissent alors en noir dans l’interface de l’API. Exemple : expéditeur sera utilisé dans le message 2 , il a été écrit {{expéditeur}} dans le message 1, et vous le voyez apparaître en noir à la ligne 3.
Indiquer le champ à lire dans l’email parcouru au module 1 est très simple : quand vous cliquez dans la fenêtre de configuration (verte pour OpenAI), s’ouvre le volet (Bleu pour Outlook, Orange pour Gmail) listant les champs lus par le module 1. Dès lors il suffit de cliquer sur le champ souhaité pour le voir se copier automatiquement dans la fenêtre de configuration.
Tout cela est très simple en réalité, ne demande aucune connaissance en informatique, juste suivre le tutoriel et tout se fait par clics, choix dans des listes déroulantes et cases à cocher. Mais si cela vous parait compliqué, c’est le signe certain que vous avez besoin d’une formation : notre formation IA et ChatGPT pour les pros couvre tous ces sujets, des basiques à l’automatisation. Vous bénéficiez de démonstrations vidéos, les prompts sont fournis et prêts à copier-coller (plus de 800 prompts fournis), cet automatisme est livré tout configuré et prêt à télécharger pour importation d’un clic dans Make, et accompagné de son guide illustré de 30 pages : voir ici la présentation de cette formation « IA et ChatGPT pour les pros » pour de plus amples renseignements.
Message 2 : rôle « System »
Pour mémoire, le rôle “System” paramètre le mode opératoire pour que l’IA puisse répondre de manière optimale à la mission qui lui est confiée. C’est la couche « process et instructions » d’un prompt classique.
Sa structure est la suivante : « Process et instructions » : {Procéder pas à pas en 2 étapes : « étape 1 – lecture » : {lire attentivement le {{sujet}} et le {{contenu}}. Identifier et répertorier les « X » types d’éléments suivants UNIQUEMENT si ils sont trouvés : (et là vous devez lister tous les éléments que vous avez identifiés comme étant des critères de catégorisation dans la phase préparatoire – voir l’article 4 de cette série « Catégoriser avant d’automatiser les emails ». Par exemple : « 1.-Messages professionnels » : {l’analyse du {{contenu}} montre que le message contient une demande d’information sur nos services.}, « 3 » : {une question nécessitant une réponse.}, « 4 » : {une réclamation ou une insatisfaction sur un des produits de formation ou site web de CBS.}}, « étape 2- choix de la catégorie » : {Catégoriser les emails avec un label spécifique pour chaque catégorie. Voici les catégories: « 1.Demandes » : {Attribuer cette catégorie aux emails pour lesquels l’élement « 1.-Messages professionnels »} a été trouvé et repertorié à l’étape 1.}, (et vous devez lister ici toutes vos catégories.
Bien sur toute la pertinence des réponses conçues repose sur le prompt, et spécifiquement sur cette couche « System ». SI vous faites correctement ce prompt, il fera plus d’une page dans Word. Votre fenêtre ressemblera à ceci :
Si vous ne vous sentez pas à l’aise pour créer ce prompt, deux solutions :
Vous pouvez avoir accès à ce prompt offert dans la banque de prompt offert à nos abonnés. Cette banque vous donne accès à tous les prompts utilisés dans tous nos articles. Cliquez ici pour vous abonner au site IA et ChatGPT pour les pros
Encore mieux : Notre formation « IA et ChatGPT pour les pros » à 479 € HT inclut ces prompts prêts à copier coller : vous n’aurez qu’à adapter les critères de catégorisation et les libellés des catégories. Mais aussi : un guide de 30 pages illustré, et même l’automate déjà paramétré dans Make prêt à importer d’un click
Message 3 : rôle « Assistant »
Créer la troisième couche du prompt dont le rôle sera : “Assistant”. Pour mémoire, le rôle “Assistant” a pour fonction de produire la réponse.
Voici le prompt à coller : « Réponse attendue » : {Répondre au format JSON : { « catégorie »: « <la catégorie qui a été attribué à l’email> »}}
Paramètres à ajuster
Il vous reste à ajuster les 5 paramètres suivants :
Activer les paramètres avancés
Response Format : JSON Object
Parse JSON Response : Non (Parser est indispensable, mais OpenAI ne le fait pas correctement : nous ajouterons un module make qui parsera correctement.)
Max completion : 4000 tokens
Renommez le module en “Catégorisation”
Et voici où vous en êtes :
Module 3 et 4 : Deux modules techniques
L’automatisation demande ici d’insérer 2 modules techniques : rassurez-vous, aucun ne demande de compétences techniques. Vous aurez juste à suivre les instructions de ce tutoriel, et choisir les options dans des listes déroulantes.
JSON parser : il permet à Make d’extraire la catégorie de la réponse donnée par l’IA au module 2, pour l’utiliser dans la suite du scénario. Il faudra lui ajouter la structure de données souhaitée (Data Structure) : très simple ici, car il n’y a qu’une spécification à mentionner : catégorie. Puis mettez le curseur dans le champ “JSON string” et allez chercher la valeur Choices > message > Content dans le module précédent OpenAI : l’adresse se copie au 1er clic
Router : C’est un carrefour avec plusieurs routes. Il permet de diviser le scénario en plusieurs chemins différents selon la catégorie d’email rencontrée. Ce module ne se configure pas, mais il installe directement 2 options additionnelles : supprimez en une (clic droit sur le module à supprimer).
Module 5 – Catégorie 1
Le rôle de ce module 5 est de reclasser les emails de la 1ère catégorie dans le 1er dossier que vous aurez structuré dans votre boite de réception. (voir l’article 4 de cette série : « Catégoriser avant d’automatiser les emails ».
Sur Outlook c’est le module « Move a Message »
Sur Gmail c’est le module ‘Move an email »
La connection se fera toute seule en reprenant celle du module 1 qui lisait les emails. Voici les paramètres à configurer :
« Message ID » (uniquement Outlook) : allez chercher ce champ dans le module 1
Champ “Destination Folder” (Gmail) / “Mail Folder” (Outlook) : Choisissez le 1er dossier que vous avez configuré dans votre boite de réception pour cette catégorie d’emails.
Renommer le module du nom de votre 1ère catégorie.
Insérer un filtre
Insérer un filtre : en effet il faut sélectionner les emails dont le libellé affecté par le module 2 est le premier : pour ce faire, il suffit de cliquer sur la clé à molette du lien qui relie le Router à ce module 5. Cliquez sur “Set up a filter”. Voici comment le paramétrer :
Label : c’est l’intitulé que vous voulez lui donner. Choisissez un terme en rapport avec le nom du dossier.
Condition : Positionner le curseur dans le champ “Condition”, et allez cliquer sur l’étiquette “catégorie” dans le module 3 JSON
Text operator : c’est le nom exact de la catégorie attribuée par le module 2.
Cliquer sur Save pour le sauvegarder.
Renommez le module avec le nom de la catégorie et sauvegardez le scenario. Voici où vous en êtes :
Modules 6 et suivants
Nous n’allons pas créer les modules suivants pour chacune des catégories car elles sont toutes semblables : il sera bien plus rapide de cloner les modules. Le nombre et les noms dépendent de votre travail de préparation sur la catégorisation : vous devez avoir une correspondance exacte avec le prompt de catégorisation utilisé dans le module 2. En particulier le nom des libellés du prompt doivent être repris à l’identique dans les filtres.
Créer autant de clones que nécessaire du module 5. (Clic droit sur le module précédent, puis cliquer sur clone)
Les connecter au router : Si le module cloné se lie avec le précédent, clic droit sur la connection et choisir “Unlink”. Pour établir la connexion vers le Router, cliquez sur la 1/2 sphère à gauche du module cloné, et glissez la vers le Router : la connexion se fera à l’approche du Router.
Disposez les modules clonés de sorte à éviter les chevauchements.
Vous devez maintenant faire 2 modifications à chacun des clones
Clic droit sur le clone pour le renommer : Utiliser les noms des catégories de votre boite de réception et du module OpenAI n°2 pour vous y retrouver plus facilement.
Clic gauche sur le clone pour attribuer le bon dossier de reclassement dans votre boite de réception
Enfin vous devez définir le filtre en cliquant sur la clé à molette qui sépare le router de chaque module. Voici les paramètres :
Label : c’est l’intitulé que vous voulez lui donner. Utiliser les libellés de votre boite de réception et du module OpenAI pour vous y retrouver plus facilement.
Condition : Positionner le curseur dans le champ “Condition”, et allez cliquer sur l’étiquette “categorie” dans le module 3 JSON
Text operator : c’est le nom exact de la catégorie attribuée par le module OpenAI n°2 et repertorié dans l’étiquette “label” du module 3 JSON.
Voici où vous en êtes :
Conclusion
A ce stade votre automatisme reclasse les emails dans les dossiers de votre boite de réception. C’est déjà un grand pas vers plus de productivité. En effet, l’automatisation ne vise pas uniquement à « répondre » à la place des humains, mais surtout à optimiser le tri, la priorisation et la préparation des réponses, avec, à la clé, des gains de temps de plusieurs heures par jour. Dans le prochain article nous verrons comment automatiser les réponses des catégories de mails nécessitant une réponse.
