Portfolio Details

Bénéficiaire
PME & indépendants
Timeline
2–3 jours
Année
2026
Services
Classification ML, Fine-tuning DistilBERT, Workflow n8n, API FastAPI, Dispatch SMTP multi-département
Flux n8n Email Classifier ML

Présentation du projet

Email Classifier est un flux d'automatisation qui analyse chaque email entrant, le classifie automatiquement par département — secrétariat, service technique, facturation ou relation client — et le transfère au bon destinataire via SMTP, sans aucune intervention manuelle.

L'originalité du projet : la classification repose sur un modèle de machine learning léger (DistilBERT) entraîné sur vos propres emails, hébergé sur votre serveur. Pas d'IA générative, pas de coût par requête, pas de données qui transitent chez un tiers. Un modèle qui apprend votre activité et classe en moins de 10 millisecondes.

Pourquoi pas l'IA générative ?

Critère IA générative (GPT, Claude…) Modèle ML sur mesure (ce projet)
Coût ~0,002 € / requête — facture qui monte avec le volume 0 € / requête — modèle hébergé sur votre serveur
Latence 500 ms – 3 s selon le modèle et la charge API < 10 ms en inférence locale
Confidentialité Vos emails transitent chez un prestataire tiers 100 % sur votre infrastructure — RGPD natif
Précision Généraliste — ne connaît pas votre vocabulaire métier > 95 % après fine-tuning sur vos données réelles
Dépendance Dépend d'une API externe — panne = arrêt du flux Autonome — fonctionne sans connexion internet

Le flux automatisé

1. IMAP Trigger

Détection de chaque nouvel email entrant en temps réel

2. Modèle ML — classification

DistilBERT fine-tuné · POST /classify · votre serveur · <10ms

3. Switch n8n — dispatch par label

Route selon : Secrétariat · Technique · Facturation · Client

Transfert SMTP par département
4a. Secrétariat

Forward SMTP

4b. Technique

Forward SMTP

4c. Facturation

Forward SMTP

4d. Client

Forward SMTP

Résultats

Un flux entièrement automatisé qui élimine le tri manuel des emails. Chaque message est analysé, classifié et transmis au bon département en moins d'une seconde — sans intervention humaine, sans abonnement externe, avec un score de confiance inclus dans chaque transfert pour auditer la précision.

<10ms
Temps de classification par email
>95%
Précision après fine-tuning sur données réelles
0€
Coût par requête — modèle hébergé en local
4
Départements dispatché automatiquement

Technologies utilisées

Modèle ML
DistilBERT HuggingFace Transformers Python scikit-learn
API d'inférence
FastAPI Uvicorn Docker
Orchestration
n8n IMAP Trigger Switch Node HTTP Request
Envoi
SMTP Send Email Node
Infrastructure
Linux / VPS Nginx RGPD natif

Fonctionnalités clés

Un pipeline de classification entraîné sur vos données réelles, intégré directement dans n8n — sans dépendance externe, sans coût récurrent.

Entraînement sur vos emails réels

Le modèle apprend de votre vocabulaire, vos clients, vos typologies de demandes. Une précision qu'aucun modèle généraliste n'atteindra sur votre activité spécifique.

100% sur votre infrastructure

Le modèle tourne sur votre propre serveur. Aucun email ne sort de votre périmètre. Conformité RGPD native, sans configuration supplémentaire.

Score de confiance intégré

Chaque email transféré contient le label prédit et le score de confiance du modèle. Si le modèle hésite, vous le savez — et vous pouvez corriger pour réentraîner progressivement.

Réentraînement continu possible

Chaque correction manuelle devient une nouvelle donnée d'entraînement. Le modèle s'améliore avec l'usage et s'adapte à l'évolution de votre activité.