La gestion des emails est un aspect crucial de la productivité quotidienne, surtout lorsqu’il s’agit de prioriser les messages les plus importants. Dans ce tutoriel, nous allons explorer comment utiliser des modèles ChatGPT personnalisés pour automatiser la priorisation des emails. Grâce à cette approche, vous pouvez rapidement déterminer quels emails nécessitent une attention immédiate et lesquels peuvent être traités ultérieurement, améliorant ainsi votre efficacité.
1. Comprendre l’Importance de la Priorisation des Emails
Chaque jour, de nombreuses personnes sont submergées par un flot constant d’emails. Tous ces messages n’ont pas la même importance, et savoir identifier ceux qui méritent une attention immédiate est essentiel pour rester productif. La priorisation des emails permet de gérer plus efficacement votre temps et vos ressources, en vous concentrant sur les communications critiques tout en gardant un œil sur les autres messages.
ChatGPT peut être utilisé pour analyser automatiquement les emails entrants et leur attribuer un niveau de priorité basé sur leur contenu. En personnalisant le modèle, vous pouvez définir des critères spécifiques qui correspondent à vos besoins professionnels ou personnels.
2. Prérequis Techniques
Pour automatiser la priorisation des emails avec des modèles ChatGPT personnalisés, vous aurez besoin des éléments suivants :
1. Accès à l’API OpenAI : Inscrivez-vous sur OpenAI pour obtenir une clé API.
2. Environnement de Développement Python : Assurez-vous que Python est installé sur votre machine, ainsi que les bibliothèques nécessaires, notamment `openai` et `requests`.
3. API de votre Service de Messagerie : Pour accéder aux emails, vous devrez utiliser l’API de votre fournisseur de messagerie (par exemple, l’API Gmail).
4. Notions de Programmation en Python : Une compréhension de base de Python est recommandée pour suivre ce tutoriel et personnaliser le code selon vos besoins.
3. Installation et Configuration
Commencez par installer les bibliothèques Python nécessaires :
“`bash
pip install openai
pip install requests
“`
Créez ensuite un fichier `config.py` pour stocker votre clé API OpenAI :
“`python
config.py
OPENAI_API_KEY = ‘votre_clé_api’
“`
Dans votre script principal, importez la clé API et configurez l’accès :
“`python
import openai
from config import OPENAI_API_KEY
openai.api_key = OPENAI_API_KEY
“`
4. Récupération des Emails
Pour analyser les emails, vous devez d’abord les récupérer depuis votre boîte de réception. Voici un exemple simple pour récupérer les emails non lus à l’aide de l’API Gmail :
“`python
from googleapiclient.discovery import build
from google.oauth2.credentials import Credentials
def get_gmail_service():
creds = Credentials.from_authorized_user_file(‘credentials.json’, [‘https://www.googleapis.com/auth/gmail.readonly’])
service = build(‘gmail’, ‘v1′, credentials=creds)
return service
def get_emails(service):
results = service.users().messages().list(userId=’me’, q=’is:unread’).execute()
messages = results.get(‘messages’, [])
email_list = []
for message in messages:
msg = service.users().messages().get(userId=’me’, id=message[‘id’]).execute()
subject = next(header[‘value’] for header in msg[‘payload’][‘headers’] if header[‘name’] == ‘Subject’)
body = msg[‘snippet’]
email_list.append({‘subject’: subject, ‘body’: body})
return email_list
“`
Ce script vous permet de récupérer une liste d’emails non lus, comprenant leur sujet et un extrait de leur corps.
5. Création du Modèle Personnalisé de Priorisation
La prochaine étape consiste à définir un modèle ChatGPT personnalisé pour évaluer la priorité des emails. Vous pouvez utiliser un prompt structuré pour obtenir une évaluation basée sur le contenu du message.
“`python
def prioritize_email(subject, body):
prompt = f”Évaluez l’importance de cet email en utilisant les catégories suivantes : ‘Haute priorité’, ‘Priorité normale’, ‘Basse priorité’.\n\nSujet: {subject}\n\nCorps de l’email: {body}\n\nNiveau de priorité:”
response = openai.Completion.create(
engine=”text-davinci-003″,
prompt=prompt,
max_tokens=10
)
return response.choices[0].text.strip()
“`
Ce modèle demande à ChatGPT d’évaluer chaque email selon une échelle de priorité. Le prompt peut être personnalisé en fonction de vos critères spécifiques.
6. Analyse et Priorisation des Emails
Une fois le modèle défini, vous pouvez l’utiliser pour analyser les emails récupérés et leur attribuer un niveau de priorité.
“`python
emails = get_emails(get_gmail_service())
for email in emails:
priority = prioritize_email(email[‘subject’], email[‘body’])
print(f”Email: {email[‘subject’]} \nPriorité: {priority}\n”)
“`
Ce script passe en revue chaque email, utilise ChatGPT pour déterminer sa priorité, et affiche le résultat.
7. Personnalisation du Modèle
Les prompts peuvent être ajustés pour refléter des critères de priorisation plus complexes. Par exemple, vous pourriez inclure des termes spécifiques, des noms de projets, ou des mots-clés qui influencent la priorité.
“`python
def prioritize_email(subject, body):
prompt = f”Évaluez l’importance de cet email en fonction de ces critères : présence du mot ‘urgent’, mention de projets spécifiques, ou tout autre indice important. Utilisez les catégories ‘Haute priorité’, ‘Priorité normale’, ‘Basse priorité’.\n\nSujet: {subject}\n\nCorps de l’email: {body}\n\nNiveau de priorité:”
response = openai.Completion.create(
engine=”text-davinci-003″,
prompt=prompt,
max_tokens=10
)
return response.choices[0].text.strip()
“`
Cette personnalisation permet de tenir compte de critères spécifiques à votre environnement professionnel.
8. Automatisation Continue
Pour maximiser l’efficacité, vous pouvez automatiser ce processus de manière continue. Par exemple, vous pouvez planifier l’exécution du script à intervalles réguliers pour analyser automatiquement les nouveaux emails entrants.
Sous Linux, vous pouvez utiliser `cron` pour planifier l’exécution du script :
“`bash
crontab -e
“`
Ajoutez une ligne pour exécuter le script toutes les 10 minutes :
“`bash
/10 /usr/bin/python3 /path/to/your_script.py
“`
Sous Windows, utilisez le Planificateur de tâches pour configurer une tâche récurrente.
9. Intégration et Suivi des Résultats
Après avoir attribué une priorité à chaque email, vous pouvez les traiter de différentes manières en fonction de leur importance :
– Haute priorité : Ces emails peuvent être marqués automatiquement comme urgents ou déplacés vers un dossier spécifique.
– Priorité normale : Les emails peuvent être laissés dans la boîte de réception principale.
– Basse priorité : Ils peuvent être déplacés vers un dossier “À traiter plus tard”.
Voici un exemple pour déplacer les emails en fonction de leur priorité :
“`python
def move_email(service, message_id, label_id):
msg = {‘addLabelIds’: [label_id]}
service.users().messages().modify(userId=’me’, id=message_id, body=msg).execute()
emails = get_emails(get_gmail_service())
for email in emails:
priority = prioritize_email(email[‘subject’], email[‘body’])
if priority == “Haute priorité”:
move_email(service, email[‘id’], ‘Label_1’)
elif priority == “Basse priorité”:
move_email(service, email[‘id’], ‘Label_2’)
“`
Ce script déplace les emails dans différents dossiers en fonction de leur niveau de priorité.
10. Conclusion
L’automatisation de la priorisation des emails avec des modèles ChatGPT personnalisés est une solution efficace pour gérer le flot constant de messages dans votre boîte de réception. En suivant les étapes décrites dans ce tutoriel, vous pouvez configurer un système qui analyse automatiquement chaque email, lui attribue une priorité et le traite en conséquence.
Avec le temps, vous pouvez affiner votre modèle et vos critères pour qu’ils correspondent parfaitement à vos besoins professionnels. Cette automatisation vous permettra non seulement de gagner du temps, mais aussi de vous concentrer sur les tâches qui comptent vraiment, en laissant à ChatGPT le soin de gérer le reste.
