#AITIPS Comment j'ai transformé mes alertes mails en un tableau de bord intelligent !

Je vous partage ici d'un exemple simple d'automatisation du traitement d'alertes e-mails de recherche de mission ou recherche d'emploi mais la mise en application potentielle sur d'autres typologies d'e-mails peut être bien plus large ! (veille concurentielle, qualification de leads, etc…). 

Depuis quelques semaines, je cherche une nouvelle mission ou un nouveau job, j'ai donc fait ce que tout le monde fait...


➡️ Je me suis inscrit sur tous les jobboards*
➡️ J’ai créé plusieurs dizaines d’alertes
➡️ et chaque jour… c’est la déferlante d'e-mails dans ma boite 📩 30 à 40 e-mails par jour, des doublons, des offres peu pertinentes, du copier-coller en boucle dans un tableau de suivi. 😰

Au bout de quelques jours, toujours les mêmes traitements répétitifs, même fatigue, zéro valeur... Franchement ? c’est l’enfer ! alors j'ai décidé d'automatiser tout ça...

⚙️ La solution : un pipeline “Email → Data”

J’ai construit un système simple :
> Gmail → tri automatique
> Apps Script → extraction des infos
> IA → structuration intelligente
> Google Sheets → base propre et exploitable

Résultat : ➡️ mes 40 e-mails par jour sont directement injectés dans une base de données beaucoup plus simple à exploiter.

🧠 Concrètement, ça fait quoi ?

📥 Chaque e-mail est capturé (selon la source : LinkedIn, APEC, etc.),
🔍 analysé (titre, entreprise, lien…),
🧹 dédupliqué automatiquement,
📊 injecté dans un tableau structuré,
🗂️ archivé dans Gmail.

🚀 Résultats

✔️ Plus aucun e-mail à ouvrir
✔️ C'est du 24/24 7 jours sur 7 : plus d'e-mails non traités même pendant les week-ends ou pendant les vacances, le job est fait !
✔️ Une vision claire et structurée en un coup d’œil
✔️ Zéro doublon
✔️ Un vrai pilotage de mes candidatures avec un dashboard automatisé

👉 je gagne du temps de cerveau à faire des choses moins bêtes pour me concentrer sur l'essentiel, répondre aux offres pertinentes.

Quelques infos utiles


🧰 Stack utilisée (rien de bien compliqué)
> Google Apps Script
> API Claude (Anthropic – Haiku 3.5)
> Google Sheets

Avec une approche hybride : Regex pour les cas de traitement simples (rapide et gratuit) +IA via claude API pour les cas plus complexes

💸 Et le coût ?

Temps de dev : 0,5 jour pour le proto, 2 jours pour optimiser un dev qui tourne vite, qui ne consomme pas trop en ressources et fait correctement ce qu'on lui demande.

Consommation de tokens chez Claude API : le proto consommait 2 €/jour, après optimisation : ~0,20 €/jour 💲

Moralité : l’IA, ce n’est pas gratuit… mais ça se pilote !
Le premier prototype prend quelques heures
Le rendre fiable prend plusieurs jours
L’optimisation fait toute la différence
👉 On croit que ça marche… jusqu’à ce que ça marche vraiment !
 
🎯 Le vrai bénéfice

➡️ Moins de charge mentale
➡️ Une meilleure qualité de suivi
➡️ Du temps pour faire des choses à plus forte valeur


🔄 Et au-delà du job search ?

En faisant évoluer le code, cette typologie de pipeline est réutilisable dans de nombreux cas, la question à se poser est “Où est-ce que je reçois beaucoup d’informations par e-mail, répétitives, peu structurées, et que je traite à la main ?”
ex : veille concurrentielle, traitement de leads entrants, analyse d’e-mails commerciaux...

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L'auteur

Mon nom est Yann Puslecki, je suis indépendant. J’accompagne en mission ou en transition des équipes et des projets pour booster durablement la performance du digital commerce et des parcours omnicanaux. En savoir +

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