Action d'automatisation : Extraction de données par IA

Vue d'ensemble

L'action Extraction de données par IA utilise l'intelligence artificielle pour extraire des champs structurés à partir de n'importe quel texte brut : corps d'un email, contenu d'un webhook, message SMS ou résultat généré par une autre action IA. Vous définissez les champs que vous souhaitez récupérer (nom, email, téléphone, numéro de commande, etc.), l'IA analyse le texte et renvoie ces champs sous forme de variables structurées, réutilisables dans les actions suivantes de votre automatisation.

Fini l'analyse manuelle de texte libre et les logiques conditionnelles complexes pour isoler une information : l'IA s'en charge à votre place.

Pourquoi utiliser cette action

• Analyser n'importe quel texte brut : extrayez des champs structurés depuis des corps d'emails, des webhooks, des SMS, des sorties d'IA, des réponses de formulaire et bien plus.
• Schéma de données flexible : définissez exactement les champs dont vous avez besoin, avec plusieurs types disponibles (Texte, Email, Téléphone, Nombre, Date).
• Modèles pré-configurés : démarrez immédiatement avec des modèles pour les cas les plus courants (informations de contact, détails de prospect, données de commande, événement).
• Contexte additionnel pour plus de précision : ajoutez si besoin des indications sur le format du texte pour améliorer la qualité de l'extraction.
• Variables réutilisables : chaque champ extrait devient une variable exploitable dans les actions suivantes pour mettre à jour un contact, envoyer un message personnalisé, créer une opportunité, et plus encore.

Détails de l'action

Comment la configurer

Étape 1 : ajouter l'action

Dans votre automatisation, cliquez sur l'icône + pour ajouter une nouvelle action, recherchez Extraction de données par IA et sélectionnez-la.

Étape 2 : définir la source du texte

Dans le champ Extraire depuis, utilisez le sélecteur de valeurs personnalisées pour choisir le texte à analyser. Il peut s'agir de n'importe quelle valeur textuelle issue d'une étape précédente : corps d'un email, champ d'un webhook, message SMS ou sortie d'une action IA antérieure.

Étape 3 : ajouter du contexte (facultatif)

Dans le champ Contexte additionnel, indiquez toute information utile pour aider l'IA. Par exemple : « Il s'agit d'un email de notification de prospect Zillow. Les numéros de téléphone peuvent apparaître dans des formats variés. » Ce champ accepte aussi les valeurs personnalisées.

Étape 4 : définir les champs de données

Dans la section Données, définissez les champs à extraire. Deux options s'offrent à vous.

Option A, utiliser un modèle : cliquez sur l'un des modèles pré-configurés (infos de contact, détails de prospect, infos de commande ou événement) pour pré-remplir un ensemble de champs courants. Vous pouvez ensuite les modifier, en ajouter ou en supprimer.

Option B, définir des champs personnalisés : cliquez sur + Ajouter une donnée pour créer chaque champ manuellement. Pour chacun, renseignez :

• Nom : la clé de la variable (ex. nom_complet, id_commande, montant_total). C'est le nom de la variable dans les actions suivantes.
• Type : le type de donnée (Texte, Email, Téléphone, Nombre ou Date). Il aide l'IA à identifier et formater correctement la valeur extraite.
• Description (facultatif) : une indication pour guider l'IA (ex. « Numéro de téléphone avec indicatif, par exemple +33 6 12 34 56 78 »). Une description améliore la précision de l'extraction.

Étape 5 : enregistrer l'action

Cliquez sur Enregistrer l'action. Les champs du schéma sont proposés dans le sélecteur des étapes suivantes ; leurs valeurs sont produites lorsque cette action s’exécute.

Les modèles pré-configurés

Les modèles fournissent des ensembles de champs prêts à l'emploi pour les cas d'extraction les plus courants. La sélection d'un modèle pré-remplit les champs, que vous pouvez ensuite personnaliser.

Infos de contact

Extrait les informations de contact standard.

Infos de commande

Extrait les données de commande et de transaction.

Utiliser les données extraites dans les actions suivantes

Chaque champ défini dans l'action Extraction de données par IA devient une variable disponible dans toutes les actions ultérieures de l'automatisation. Vous les réutilisez via le sélecteur de valeurs personnalisées de n'importe quelle action.

Par exemple, si vous avez défini un champ nom_complet de type Texte, vous pouvez l'utiliser dans une action Mettre à jour le contact pour renseigner son nom, ou dans une action Envoyer un email pour personnaliser le message.

Cas d'usage

1. Analyser les emails de notification de prospects

Scénario : vous recevez des emails de notification de prospects depuis une plateforme tierce (Zillow, portail immobilier, etc.). Chaque email contient le nom, le téléphone et l'intérêt du prospect, mais en texte libre. Vous voulez extraire ces informations et les enregistrer automatiquement sur la fiche du contact.

Mise en place :

• Déclencheur : Email entrant
• Action 1 : Extraction de données par IA. Extraire depuis : corps de l'email. Contexte : « Email de notification de prospect Zillow. Les numéros de téléphone peuvent apparaître dans des formats variés. » Modèle : Infos de contact.
• Action 2 : vérifiez les champs extraits dans une condition Si/Sinon. Mettez à jour les champs destinataires seulement lorsque les valeurs sont présentes et cohérentes. Ne placez pas un nom complet dans le champ Prénom sans traitement adapté.

2. Extraire des données de commande depuis un webhook

Scénario : un système externe envoie des données de confirmation de commande via un webhook, mais le contenu est un bloc de texte brut plutôt qu'un JSON structuré. Vous devez en extraire le numéro de commande, les articles et le montant total pour créer une opportunité ou mettre à jour un champ personnalisé.

Mise en place :

• Déclencheur : Webhook entrant
• Action 1 : Extraction de données par IA. Extraire depuis : corps du webhook. Modèle : Infos de commande.
• Étapes suivantes : retrouvez ou créez le contact requis par l’action Opportunité, contrôlez id_commande et montant_total, puis créez l’opportunité si aucune référence métier correspondante n’existe déjà.

Foire aux questions

Exemple contrôlé : montant et référence de commande

Texte de démonstration : « Commande CMD-204 pour 49,90 EUR. Livraison demandée le 12 novembre 2026. » Définissez id_commande en Texte, montant_total en Nombre, devise en Texte et date_livraison en Date. Dans les descriptions, demandez de conserver la référence exacte, de normaliser le montant sans devise et de ne rien inventer si l’information manque.

Contrôlez un résultat équivalent à CMD-204, 49.90, EUR et une date correspondant au 12 novembre 2026. Le format exact de la date doit être compatible avec le champ destinataire.

1. Testez le texte complet, puis une version sans montant et une version avec deux dates contradictoires.
2. Vérifiez les sorties de l’action nommée dans le sélecteur ; le nom du schéma n’est pas une garantie de validité.
3. Avant une écriture, contrôlez les valeurs obligatoires, le format, les bornes et l’unité. Un email bien formé ne prouve pas qu’il appartient au bon contact.
4. Dirigez une extraction absente ou ambiguë vers une tâche de revue. Conservez les données CRM fiables au lieu de les remplacer par du vide.

Nommer et conserver les données

Les modèles utilisent leurs clés natives, par exemple full_name ou order_id. Les noms français comme nom_complet et id_commande présentés dans les exemples sont des clés personnalisées à définir, pas des alias automatiques. Dans le sélecteur, choisissez l’action précise puis le champ voulu.

L’extraction seule ne renseigne pas durablement une fiche : ajoutez une action d’écriture adaptée après validation des valeurs. Une donnée absente peut rester vide ; une extraction peut aussi être erronée ou ambiguë. Préservez les champs CRM fiables et orientez les cas incomplets vers une revue.