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Template n8n · Pack Inbox IA

Détecter les emails urgents avec un score IA dans n8n

Ce workflow expose un webhook de scoring : envoyez-lui n'importe quel email (sujet, expéditeur, corps) et un LLM lui attribue un score d'urgence de 1 à 5, justifié et assorti d'une action suggérée. Au-delà du seuil, Slack sonne ; en dessous, l'email attend sagement le digest quotidien.

Pipelinepriorisation-urgence-emails.json · 9 nodes
  1. Email reçu (Webhook)triggerWebhook
  2. Extraire les champsSet (champs)
  3. Scorer l'urgenceChaîne LLM
  4. Urgent ?IF (condition)
  5. Alerte SlackSlack
  6. Mettre en file pour le digestSupabase
  7. Répondre au webhookRéponse webhook

Sous-nodes IA rattachés

  • Modèle OpenAIModèle OpenAI
  • Score structuréSortie structurée

Le problème que ça règle

Le vrai coût des emails n'est pas de les lire, c'est d'être interrompu par ceux qui ne le méritaient pas. Sans priorisation, chaque notification se vaut : la panne client critique et la relance commerciale arrivent avec le même « ding ».

En donnant à un modèle un barème d'urgence explicite (incident bloquant = 5, prospection = 1), on obtient un tri contextuel reproductible. L'architecture en webhook rend ce scoring réutilisable : boîte partagée, formulaire de contact, CRM — tout ce qui sait faire un POST peut demander un score.

Comment le workflow fonctionne, node par node

  1. 01

    Email reçu (Webhook)

    Webhook

    Point d'entrée HTTP POST (chemin flowkit-email-score) : il reçoit un JSON avec subject, from et body. Le mode « responseNode » permet de renvoyer le score au système appelant.

  2. 02

    Extraire les champs

    Set (champs)

    Normalise la charge utile et tronque le corps à 4 000 caractères : entrée propre pour le LLM, coût en tokens borné.

  3. 03

    Scorer l'urgence

    Chaîne LLM

    Applique un barème d'urgence détaillé en français (de 1, newsletter, à 5, incident bloquant), avec la consigne de ne pas se laisser piéger par les « URGENT » marketing.

  4. 04

    Modèle OpenAI

    Modèle OpenAI

    gpt-4o-mini en sous-node ai_languageModel : rapide et peu coûteux, idéal pour un scoring appelé à chaque email.

  5. 05

    Score structuré

    Sortie structurée

    Garantit une sortie JSON stricte : score entier 1-5, raison en une phrase, action_suggeree commençant par un verbe. Le IF suivant peut comparer des nombres, pas du texte.

  6. 06

    Urgent ?

    IF (condition)

    Compare le score au seuil (4 par défaut). C'est le seul réglage à toucher pour rendre le dispositif plus ou moins sensible.

  7. 07

    Alerte Slack

    Slack

    Branche « vrai » : alerte immédiate avec score, raison et action suggérée — votre équipe sait quoi faire avant même d'ouvrir l'email.

  8. 08

    Mettre en file pour le digest

    Supabase

    Branche « faux » : insère l'email scoré dans la table emails_queue au statut pending, où le workflow de digest quotidien viendra le chercher.

  9. 09

    Répondre au webhook

    Réponse webhook

    Renvoie le score au système appelant en JSON : l'expéditeur du POST peut lui aussi réagir (étiquette, routage CRM…).

Ce qu'il faut pour le faire tourner

  • n8n ≥ 1.60 avec les nodes LangChain
  • Une clé API OpenAI
  • Un bot Slack (scope chat:write) pour les alertes
  • Un projet Supabase avec la table emails_queue (SQL fourni dans le guide du pack)
  • Un système capable d'envoyer les emails au webhook (règle de transfert, script, autre workflow n8n)

Pistes de personnalisation

  • Adapter le barème au métier : « email d'un client sous contrat = 4 minimum » se règle en une ligne de prompt
  • Remplacer Slack par Teams, Telegram ou un SMS selon votre canal d'astreinte
  • Ajouter un champ « service concerné » au schéma structuré pour router vers la bonne équipe

FAQ

Questions fréquentes

Comment importer ce template dans n8n ?

Importez priorisation-urgence-emails.json via « Import from File », associez vos credentials OpenAI, Slack et Supabase, activez le workflow puis copiez l'URL de production du webhook affichée sur le node d'entrée.

Comment envoyer mes emails entrants vers ce webhook ?

Trois options courantes : le workflow IMAP du même pack (il peut appeler ce webhook), une règle de transfert vers un service de parsing, ou un POST depuis votre backend. Le webhook n'attend que trois champs JSON : subject, from, body.

Le modèle peut-il se tromper de score ?

Oui, à la marge — c'est pour cela que la sortie inclut une justification. En pratique, avec un barème explicite, les écarts se concentrent entre scores voisins (3 vs 4) : ajustez le seuil ou le barème plutôt que de viser un score parfait.