EmailOps
Documentation

Fonctions d'IA

Discutez avec votre boîte, générez des réponses, classez le courrier, extrayez des tâches — le tout sur un modèle que vous contrôlez.

Toutes les fonctions d’IA ci-dessous passent par le backend que vous avez choisi, et chacune peut être désactivée séparément. Avec le backend intégré par défaut, aucun prompt ni aucun e-mail ne quitte jamais votre machine.

Choisir un backend

Paramètres → IA : backend et modèles détermine où se déroule l’inférence :

  • Dans l’app (local) — un runtime llama.cpp intégré. Rien à installer, pas de démon, pas de trafic réseau. C’est le choix par défaut. Il utilise automatiquement votre GPU quand il y en a un — Metal sur Apple Silicon, Vulkan sous Windows et Linux — et le CPU sinon.
  • Ollama (local) — un serveur Ollama que vous faites déjà tourner sur http://localhost:11434. Utile si vous entretenez une bibliothèque de modèles partagée, ou sur les Mac Intel où le runtime intégré est absent.
  • OpenRouter (distant) — une API cloud payante. Nécessite une clé d’API, gère un plafond budgétaire mensuel et envoie le contenu de vos e-mails à un tiers — elle reste donc désactivée tant que vous ne l’activez pas.

Le catalogue de modèles

Le backend intégré télécharge les modèles depuis un catalogue sélectionné, chacun épinglé à une somme de contrôle vérifiée :

ModèleTaille de téléchargementMémoire nécessaire pour l’exécuter
Qwen 3.5 4B (recommandé)~3,0 Go8 Go
Qwen 3.5 4B Q8~4,6 Go12 Go
Qwen 3.5 9B~5,7 Go16 Go
Gemma 4 12B Instruct~6,7 Go16 Go
Qwen 3.5 27B~17,6 Go24 Go
Qwen 3.6 35B A3B~22,4 Go32 Go
Nomic Embed Text v1.5 (embeddings, inclus)~84 Mo1 Go

La colonne de droite correspond au pic de mémoire pendant la réponse — poids plus fenêtre de contexte — toujours supérieur au téléchargement. Dans quelle mémoire il doit tenir dépend de votre matériel :

  • Apple Silicon — mémoire unifiée, partagée entre CPU et GPU, via Metal. Comparez le chiffre à la mémoire totale de votre Mac.
  • Un GPU sous Windows ou Linux — la VRAM de la carte, pas votre RAM système, via Vulkan. Une carte de 8 Go fait tourner la ligne 8 Go et rien au-dessus, quelle que soit la RAM de la machine.
  • Sans GPU — la RAM système, sur le CPU. Cela fonctionne ; c’est simplement plus lent.

Les modèles trop volumineux pour la mémoire de votre système sont grisés dans le sélecteur. Les gros modèles répondent mieux et tournent plus lentement — commencez par le modèle recommandé et ne montez que si le matériel a de la marge. Les exigences complètes sont dans Installation.

Réglages de performance

  • Maintenir le modèle chargé — combien de temps le modèle reste en mémoire entre deux tours (30 minutes par défaut). Des valeurs plus élevées évitent le rechargement lent ; 0 le libère immédiatement et rend la mémoire aux autres applications.
  • Fenêtre de contexte — combien de jetons le modèle peut traiter par tour. Plus grande, elle contient davantage d’e-mails récupérés et coûte plus de mémoire — c’est le premier réglage à baisser quand un modèle tient tout juste.
  • Mode raisonnement — chain-of-thought sur les modèles compatibles. Plus lent, plus précis, et vous pouvez afficher ou masquer la trace.
  • Limiter le traitement IA aux courriels récents — ignore embeddings et classification pour le courrier de plus de N jours.

Discuter avec votre boîte

Posez vos questions en langage naturel — « qu’a dit l’avocat à propos du contrat ? », « résume ce fil », « qui me doit encore une réponse ? » — et obtenez une réponse citant les e-mails sources. Les réponses arrivent en flux au fur et à mesure de leur génération.

Sous le capot, le chat combine la récupération (recherche sémantique sur vos e-mails indexés) et des appels d’outils (interrogations directes de la base). Le mode de routage est configurable :

  • Toujours RAG en premier — le mode par défaut ; récupérer le contexte, puis répondre.
  • Auto — une heuristique choisit récupération ou outils selon la question.
  • Toujours les outils en premier — passer directement aux requêtes structurées.

Les utilisateurs avancés peuvent modifier le prompt système et les prompts de récupération (réécriture de requête, reclassement) dans Paramètres → IA : backend et modèles → Prompts du chat.

Brouillons d’IA

Un bouton Brouillon IA à côté de Répondre à tous rédige une réponse ancrée dans le fil que vous consultez. Configurez une persona (une phrase sur l’identité de rédaction), un style d’écriture, ainsi que le ton et la longueur par défaut — ou remplacez tout le modèle de prompt. Les brouillons arrivent dans l’éditeur pour relecture avant tout envoi.

Classification

Chaque e-mail entrant est étiqueté sur trois axes — priorité, intention et sujet — si bien que la boîte se trie pratiquement d’elle-même et que les filtres intelligents ont de quoi filtrer.

La classification fonctionne en deux couches :

  1. Les Règles correspondent à des motifs d’expéditeur ou d’objet (*@*.beehiiv.com, *facture*) et attribuent des étiquettes instantanément, sans appel au modèle.
  2. Le modèle traite tout ce que les règles ne couvrent pas, avec un prompt d’instructions que vous pouvez modifier.

Vous choisissez quelles catégories Gmail sont classées, vous pouvez tout reclasser après avoir modifié le prompt, et rattraper le courrier non classé à la demande.

Recherche sémantique

Les e-mails sont indexés localement pour que la recherche corresponde au sens et pas seulement aux mots-clés — décrivez ce dont vous vous souvenez et EmailOps le retrouve. Cela alimente aussi « trouver des messages similaires » et l’étape de récupération du chat. Choisissez les catégories indexées et reconstruisez l’index de zéro après un changement de modèle d’embeddings, dans Paramètres → Recherche IA.

Traduction

Des boutons de traduction apparaissent sur les e-mails rédigés dans une autre langue et dans la fenêtre de rédaction. Le prompt de traduction est modifiable comme les autres.

Tâches

Expérimental. EmailOps parcourt le courrier à la recherche d’actions, d’engagements et d’échéances, et les rassemble dans un panneau Tâches. Comme les vrais engagements se trouvent généralement dans ce que vous avez écrit, un mode « apprendre uniquement des e-mails que j’ai écrits » existe. Vous pouvez exclure des expéditeurs et des étiquettes (les newsletters le sont par défaut), plafonner le nombre de tâches par e-mail, limiter la profondeur d’extraction et traiter à la demande le courrier plus ancien.

Mémoire

Expérimental. Les faits que l’assistant apprend sur vos contacts, domaines et projets sont conservés comme contexte de long terme, pour que le chat ne reparte pas de zéro à chaque fois. Les faits candidats sont notés et promus au-delà d’un seuil ; ceux qui obtiennent une note faible expirent. Tout ce qui a été appris est consultable, et l’ensemble du sous-système dispose d’un interrupteur général.

Lentilles

Expérimental. Des vues typées sur votre boîte — des projections structurées, enregistrées et extraites par l’IA (par exemple « toutes les factures avec montant et échéance ») que vous créez et exécutez depuis la barre latérale.

Tout désactiver

Paramètres → IA : backend et modèles → Fonctions IA est un interrupteur général. Désactivez-le et EmailOps fonctionne comme un client e-mail classique : pas de chat, pas de classification, pas d’embeddings, aucun modèle chargé. Vos données d’IA locales sont conservées au cas où vous le réactiveriez.