Transformer un e-mail confus en brief actionnable, automatiquement

Le problème

Une demande mal cadrée coûte deux fois : d'abord le temps de la décrypter, ensuite le temps perdu quand un oubli remonte trois semaines plus tard. La plupart des outils qui promettent de « résumer » aggravent le problème : ils raccourcissent le texte au lieu d'en extraire les actions, et perdent précisément ce qui n'était pas dit clairement.

Ce que j'ai construit

• Une sortie JSON contrainte au niveau de l'API du modèle : le résultat est une structure exploitable par du code, pas un paragraphe à re-parser.
• Un schéma adaptatif plutôt qu'un gabarit figé : la section « À clarifier » n'apparaît que s'il y a des ambiguïtés, « Points de vigilance » que s'il y a une urgence, un risque ou un bug. Aucune section vide, jamais de rubrique remplie pour faire nombre.
• Deux champs à valeur ajoutée qui vont au-delà du résumé : une analyse de ce qui est réellement en jeu (enjeu business, risque, ce qui n'est pas dit), et une approche recommandée avec un premier pas concret.
• Un modèle rapide (Llama 3.1 8B) plutôt qu'un gros modèle : sur une tâche de structuration bien contrainte, la vitesse de réponse compte plus que la puissance brute — et le coût par appel change d'ordre de grandeur.

Les garde-fous (c'est là que tout se joue)

• Interdictions explicites dans le prompt : ne rien inventer qui ne soit dans le texte source, ne jamais chiffrer un prix, ne jamais promettre un délai ferme. Un outil de cadrage n'a pas à s'engager à la place d'un humain.
• Validation et troncature de chaque champ côté serveur avant affichage : longueur maximale par champ, nombre maximal de sections et de points. Une sortie de modèle est traitée comme une entrée utilisateur — jamais comme une donnée de confiance.
• Mêmes protections que le reste des routes : vérification d'origine et limitation de débit par IP.

Ce que j'ai accepté de perdre

• Le petit modèle a été préféré à un gros : sur un texte long et touffu, il hiérarchise moins finement. C'est un choix assumé pour une démonstration en accès libre — la vitesse de réponse et le coût par appel comptent plus ici que le dernier pourcent de finesse. Sur un usage interne à volume connu, le calcul s'inverse et le modèle change.

Ce que ça donne chez vous

• Tickets support entrants : un ticket décrit en langage libre devient un ticket qualifié, catégorisé, avec les questions manquantes déjà posées.
• Comptes rendus de réunion : les notes brutes ressortent en liste d'actions avec porteurs et points en suspens.
• Demandes commerciales : un e-mail entrant devient une fiche de qualification remplie, prête à être poussée dans le CRM.