Je vais analyser vos emails en données structurées propres


À propos de ce service
Traduction automatique
Votre équipe copie manuellement les confirmations de commande, factures ou emails de réservation dans une feuille de calcul. Je transforme cette boîte de réception en un flux de données fiable.
J'ai passé deux ans à construire et renforcer un pipeline email-vers-base de données qui fonctionne en production chaque nuit : connexions IMAP et Gmail, détection de l'expéditeur, un parser par modèle avec une solution de secours LLM, déballage des emails transférés entre fournisseurs et langues, gestion des fils de discussion et des doublons, normalisation des devises, et une boucle de correction qui apprend de chaque correction manuelle.
CE QUE VOUS OBTENEZ
- Un parser par type d'email, avec un schéma JSON documenté
- Des fixtures réels et des tests automatisés, pour que la précision soit mesurée, pas promise
- Pas de défaillances silencieuses : tout ce qui n'est pas analysé est mis en attente pour revue
- Des documents de transfert pour que vos propres développeurs puissent ajouter le prochain expéditeur
Dans toutes les langues, avec tous les fournisseurs. TypeScript, Node ou Python, OpenAI ou Claude, et votre base de données, Google Sheets ou un webhook comme destination.
Envoyez-moi 3 à 5 emails d'exemple (caviardés, c'est parfait) et je vous dirai honnêtement ce qui est analysable ou non, avant de passer commande.
Découvrez Kaze
I automate what slows you down
- DeÉtats-Unis
- Membre depuisoct. 2022
- Temps de réponse moy.1 heure
Langues
Français, Anglais
Traduction automatique
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FAQ
Traduction automatique
Dois-je vous donner accès à ma boîte mail ?
Non. Je développe avec des emails d'exemple que vous exportez et caviardez. Si vous souhaitez une connexion en direct, utilisez un mot de passe spécifique à l'application ou une adresse de transfert dédiée que vous pouvez révoquer à tout moment.
À quelle précision puis-je m'attendre ?
Sur des modèles stables, presque 100 % — ils sont analysés par règles, pas par un modèle. Sur des emails en libre-forme, le fallback LLM atteint généralement 90-95 %, et tout ce qui est en dessous du seuil de confiance va en revue plutôt que dans votre base.
Pouvez-vous analyser des emails dans d'autres langues que l'anglais ?
Oui. Le pipeline que je gère en production traite les expéditeurs en anglais, français, allemand, espagnol et italien, y compris les messages transférés où l'expéditeur original est enfoui dans le corps.
Pouvez-vous livrer cela dans Zapier, Make ou n8n ?
Non, et je préfère le dire dès le départ. Je crée du code personnalisé que vous possédez. Les outils sans code sont moins chers pour commencer et adaptés aux flux simples, mais ils ont du mal avec le décalage de modèle, les doublons et les réessais, qui représentent la majorité du travail ici.

