Comment ajouter une étape d’IA à un flux de travail Zapier, Make ou n8n?

Les outils d’automatisation comme Zapier, Make et n8n suivent des règles simples : quand quelque chose se produit dans une application (le déclencheur), faire quelque chose dans une autre (l’action). Cela fonctionne bien pour des données bien rangées, comme un champ de formulaire copié dans un tableur. Ça se complique avec le texte humain, désordonné. Un courriel qui dit « Pouvez-vous m’envoyer la soumission révisée avant jeudi? Aussi, l’adresse de facturation a changé » contient deux tâches et une échéance, mais aucune règle ne peut les extraire de façon fiable.

Une étape d’IA comble cette lacune. Elle se place au milieu du flux de travail, lit le texte désordonné et renvoie quelque chose de bien rangé que les étapes ordinaires peuvent utiliser. Les trois outils offrent une étape OpenAI toute prête : vous n’avez pas besoin d’écrire de code. Il vous faut une clé d’API OpenAI (un mot de passe secret pour l’API, facturé à l’usage et distinct d’un abonnement à ChatGPT), un bon prompt et une idée claire de ce qu’attend l’étape suivante.

La forme de tout flux de travail avec IA

Voyez-le en quatre parties :

1. Le déclencheur : un nouveau courriel, une nouvelle entrée de formulaire, un billet de soutien ou une ligne de tableur.
2. Le filtre : une règle simple qui décide si l’élément mérite un appel à l’IA.
3. L’étape d’IA : une seule tâche ciblée, avec les champs du déclencheur insérés dans le prompt.
4. Les actions : créer une tâche, publier un message, mettre à jour une fiche, à l’aide de la réponse de l’IA.

La décision clé porte sur ce que renvoie l’étape d’IA. Un texte libre convient si c’est une personne qui le lit ensuite. Si une autre étape doit s’en servir, demandez des éléments séparés et nommés, comme un titre, une échéance et une priorité, pour que chacun aille dans son propre champ.

Un exemple concret dans Zapier : du courriel au résumé, puis à la tâche

Objectif : quand un courriel de client arrive avec l’étiquette « Clients » dans Gmail, créer une tâche dans votre application de tâches avec un court résumé, une échéance si elle est mentionnée et le nom de l’expéditeur.

Étape 1, le déclencheur. Choisissez Gmail et un déclencheur pour les nouveaux courriels, limité à l’étiquette « Clients ». Lancez un test pour que Zapier charge un exemple de courriel à partir duquel faire vos associations.

Étape 2, le filtre. Ajoutez une étape Filter pour que le Zap ne continue que si l’adresse de l’expéditeur ne contient pas « noreply ». Les infolettres et les reçus n’atteignent jamais l’étape d’IA payante.

Étape 3, l’étape d’IA. Ajoutez l’application ChatGPT. Ses actions comprennent Conversation, Summarize Text, Classify Text et Extract Structured Data. Extract Structured Data convient à cette tâche, parce qu’elle renvoie des valeurs nommées plutôt qu’un seul bloc de texte. Décrivez la tâche et énumérez les valeurs voulues :

Lis ce courriel de client et extrais l’information pour une tâche de suivi.
Objet du courriel : {{Subject}}
Corps du courriel : {{Body Plain}}

task_title : une action qui commence par un verbe, en moins de 10 mots
summary : deux phrases sur ce que veut le client
due_date : l’échéance au format YYYY-MM-DD, ou "none" si aucune date n’est donnée
priority : high si le courriel mentionne une urgence ou une date dans les 3 jours, sinon normal

Les parties entre accolades représentent des champs que vous associez à partir de l’étape Gmail; Zapier les affiche sous forme de pastilles cliquables plutôt que de texte tapé.

Étape 4, l’action. Ajoutez votre application de tâches (Todoist, Asana, Trello ou une autre) et choisissez son action de création de tâche. Associez task_title au titre, summary et le nom de l’expéditeur à la description, et due_date à l’échéance. Ajoutez un Path ou un Filter pour que, quand due_date vaut « none », le champ soit simplement laissé vide.

Étape 5, le test. Envoyez-vous trois courriels : un avec une échéance claire, un vague, un avec deux demandes. Vérifiez que chacun produit une tâche sensée avant d’activer le Zap.

Voici un résultat, à titre d’exemple, pour le premier courriel :

Remarquez que la deuxième demande (le changement d’adresse) figure dans le résumé, mais n’a pas sa propre tâche. Si vous voulez une tâche par demande, demandez à l’IA une liste et utilisez une étape de boucle : c’est un bon deuxième projet.

Le même flux de travail dans Make et n8n

Make appelle un flux de travail un scénario et le construit sur une toile visuelle. Son application OpenAI comporte un module Create a Completion qui envoie un prompt ou une conversation à des modèles de type GPT. Placez-le après un module Gmail qui surveille les nouveaux courriels et avant le module de votre application de tâches. Pour obtenir des champs séparés, demandez du JSON (un format texte simple de valeurs nommées) dans votre prompt, puis ajoutez le module d’analyse JSON de Make pour pouvoir associer chaque valeur. Comme dans Zapier, placez un filtre avant le module d’IA pour que les courriels indésirables ne vous coûtent jamais de jetons.

n8n est un outil de flux de travail que bien des utilisateurs techniques apprécient pour sa souplesse. Son nœud OpenAI offre une opération Message a Model sous Text. Branchez-le après un nœud déclencheur Gmail, utilisez des expressions pour insérer l’objet et le corps dans le prompt, et demandez une sortie JSON. S’il vous manque une opération, le nœud HTTP Request de n8n peut appeler directement l’API d’OpenAI avec les mêmes identifiants enregistrés, ce qui vous donne accès à toutes les options de l’API.

Quelles étapes devraient rester fondées sur des règles?

Gardez en règles simples tout ce qui a une bonne réponse bien définie. Filtrer par expéditeur, étiquette ou mot-clé, aiguiller selon un champ connu, calculer des dates, faire des calculs monétaires et supprimer les doublons coûtent tous moins cher, vont plus vite et sont entièrement prévisibles sous forme d’étapes ordinaires. Un modèle d’IA peut les réussir la plupart du temps, mais « la plupart du temps », c’est une norme bien faible pour un calcul ou une facture.

Gardez des règles autour de tout ce qui agit sur le monde extérieur. Laissez l’IA rédiger, trier et résumer, mais confiez à une étape fondée sur des règles, ou à une personne, la décision d’envoyer un courriel à un client, d’émettre un remboursement ou de supprimer une fiche. Une méthode simple consiste à enregistrer les brouillons de l’IA dans un dossier ou une liste « à réviser » au lieu de les envoyer.

Utilisez aussi des règles pour vérifier la sortie de l’IA. Vérifiez que due_date ressemble vraiment à une date, que priority fait partie de vos valeurs permises et que les champs obligatoires ne sont pas vides, et envoyez tout ce qui sort de l’ordinaire à une personne. L’IA s’occupe du langage; les règles s’occupent de tout ce qui doit toujours être vrai.