Vous avez déjà eu l'impression que votre boîte de réception était une hydre numérique, générant deux nouveaux e-mails pour toutes les personnes auxquelles vous répondiez ? ?? Eh bien, amis passionnés de technologie, j'ai décidé d'affronter ce monstre avec une arme secrète : l'intelligence artificielle ! ??️

Le moment Eurêka

Imaginez ceci : il est 3 heures du matin, je suis entouré de tasses de café vides ☕☕☕, regardant une boîte de réception qui pourrait rivaliser avec celle de la Bibliothèque du Congrès en volume. C'est à ce moment-là que j'ai compris : si l'IA peut battre les grands maîtres d'échecs, elle peut sûrement m'aider à démêler ce labyrinthe de courriers électroniques, n'est-ce pas ?

Entrez dans le chuchoteur d'e-mails AI

J'ai donc retroussé mes manches et me suis lancé dans la création d'un système de traitement des e-mails alimenté par l'IA. Pensez-y comme à un stagiaire infatigable et super intelligent qui ne demande jamais de pause-café. Voici comment fonctionne cette merveille numérique :

1. L'œil qui voit tout ?️ : Grâce au puissant GPT-4, notre ami IA analyse les e-mails entrants plus rapidement que vous ne pouvez dire « Vous avez un courrier ! »

2. Le Choixpeau ? : Il classe ensuite chaque e-mail comme une « demande de produit » ou une « demande de commande ». C'est comme Poudlard, mais pour les emails !

3. Le gestionnaire de commandes ? : Pour les demandes de commande, il extrait les détails plus rapidement que vous ne pouvez cliquer sur "Ajouter au panier" et vérifie si nous avons suffisamment de stock pour honorer la commande.

4. The Smooth Talker ? : en fonction du type d'e-mail et de l'état de la commande, il crée des réponses personnalisées qui rendraient Shakespeare jaloux (enfin, si Shakespeare était passionné de commerce électronique).

5. The Query Queller ❓ : pour les demandes de renseignements sur les produits, il envoie des réponses automatiques plus rapidement que vous ne pouvez dire "Nous vous répondrons bientôt."

La sauce secrète (alias The Tech Stack)

Pour tous les connaisseurs de code, voici ce qui se prépare dans notre cuisine IA :

• Plat principal : Python ? (car qui n'aime pas un bon serpent dans son code ?)
• Ingrédient spécial : GPT-4 d'OpenAI (le Gordon Ramsay des modèles de langage)
• Accompagnement : Pandas ? (pour le traitement des données, pas pour grignoter du bambou)
• Assaisonnement : API Google Sheets (car les feuilles de calcul sont les héros méconnus du stockage de données)

Plongeons-nous dans quelques extraits de code pour voir comment cela fonctionne réellement !

1. Classification des e-mails

Voici comment nous utilisons GPT-4 pour classer les e-mails entrants :

def classify_email(email_body: str) -> str:
    prompt = (f"Classify the following email as either a 'product inquiry' or an 'order request'. "
              "An 'order request' must include explicit purchase intent, such as specifying quantity, shipping details, or mentioning a transaction."
              "General questions or interest in a product should be classified as a 'product inquiry'.\n\n"
              f"Email: {email_body}\n\nClassification:")
    response = client.chat.completions.create(
        model="gpt-4",
        messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
    )

    classification = response.choices[0].message.content.strip().lower()
    if "order request" in classification:
        return "order request"
    elif "product inquiry" in classification:
        return "product inquiry"
    else:
        return "unclassified"

2. Traitement des commandes

Pour les demandes de commande, nous extrayons les détails et mettons à jour l'inventaire :

def process_order(email_id: str, orders: List[Dict], products_df: pd.DataFrame) -> Tuple[List[Dict], pd.DataFrame]:
    order_status = []
    for order in orders:
        product_id = order['product_id']
        quantity = order['quantity']

        product = products_df[products_df['product_id'] == product_id].iloc[0]
        current_stock = int(product['stock'])

        if current_stock >= quantity > 0 and current_stock > 0:
            status = "created"
            products_df.loc[products_df['product_id'] == product_id, 'stock'] -= quantity
        else:
            status = "out of stock"

        order_status.append({
            'email_id': email_id,
            'product_id': product_id,
            'quantity': quantity,
            'status': status
        })

    return order_status, products_df

3. Génération de réponses

Enfin, nous générons des réponses personnalisées en fonction du type d'e-mail et du statut de la commande :

def generate_response(email_name: str, classification: str, order_status: List[Dict], products_df: pd.DataFrame) -> str:
    if classification.lower() == "order request":
        context = "Order Summary:\n"
        for order in order_status:
            product = products_df[products_df['product_id'] == order['product_id']].iloc[0]
            context  = f"Customer name:{email_name} Product: {product['name']}, Quantity: {order['quantity']}, Status: {order['status']}\n"

        prompt = f"""Generate a professional response for the following order:

{context}

If any items are out of stock, suggest alternatives or waiting for restock.
Ensure the tone is professional and enhances the customer experience.

Response:"""
    else:
        prompt = f"""Customer name:{email_name} \n Generate a professional response for a product inquiry. 
Inform the customer that we've received their inquiry and will get back to them with more detailed information shortly. 
Ensure the tone is professional and enhances the customer experience.

Response:"""

    response = client.chat.completions.create(
        model="gpt-4",
        messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
    )
    return response.choices[0].message.content.strip()

Moments Eurêka : ce que j'ai appris

1. Speed ​​Thrills ⚡ : les e-mails de confirmation rapides ont rendu les clients plus satisfaits que la livraison gratuite (presque).

2. La précision est reine ? : Affiner les invites de l'IA, c'est comme apprendre à un robot à danser : cela demande de la pratique, mais quand cela fonctionne, c'est magnifique.

3. Inventaire Tetris ? : Les contrôles de stock en temps réel nous ont empêchés de promettre des licornes que nous ne pouvions pas livrer.

4. Personal Touch ? : Les réponses personnalisées générées par l'IA ont permis aux clients de se sentir spéciaux, sans que nous devenions des lecteurs d'esprit.

5. Attendez-vous à l'inattendu ? : Une gestion robuste des erreurs nous a sauvés des usines de visages numériques plus de fois que je ne voudrais l'admettre.

La preuve est dans le pudding (ou dans ce cas, dans la boîte de réception)

Après avoir lancé notre outil de gestion des e-mails IA sur un ensemble de données de test :

•  ? Le temps de réponse aux e-mails a diminué plus rapidement qu'un parachutiste sans parachute (diminution de 80 %)
•  ? La précision du traitement des commandes a explosé comme une fusée (amélioration de 95 %)
•  ? La satisfaction client a augmenté plus que ma consommation de café lors des sessions de codage (augmentation de 40 %)

Quelle est la prochaine étape dans cette saga des e-mails IA ?

Bien que ce projet ait été mon expérience préférée (aucun animal de compagnie n'a été impliqué dans le processus de codage), il ouvre un monde de possibilités. Imaginez des ninjas du service client, des assistants du commerce électronique ou des gourous de la productivité utilisant une telle puissance d'IA !

La grande finale

Cette aventure par courrier électronique basée sur l'IA était plus amusante que de regarder toutes les saisons de "Silicon Valley" (et croyez-moi, je l'ai fait). Même si elle n'est pas encore prête à conquérir le monde (ni même l'intégralité de votre boîte de réception...), elle montre comment l'IA peut transformer la façon dont nous gérons la communication numérique.

Maintenant, je me tourne vers vous, mes collègues passionnés de technologie : avez-vous dansé avec l'IA dans vos projets ? Vous êtes aux prises avec la technologie pour augmenter la productivité ? Je veux entendre vos récits de triomphes (ou d’échecs hilarants) dans les commentaires ci-dessous !

N'oubliez pas : que votre code soit sans bug et que le zéro de votre boîte de réception soit réalisable ! ??

Saviez-vous? ? Le premier système de messagerie a été inventé en 1971 par Ray Tomlinson. S'il nous voyait utiliser l'IA pour gérer les e-mails maintenant, il dirait probablement : « Vous avez... avancé ! »