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Le bon article, au bon contact, avec un mot écrit pour lui

SmartDailyReach aide à entretenir un réseau professionnel. Il rapproche chaque article d’actualité des contacts qu’il concerne, prépare un courriel personnalisé par l’IA, puis attend la validation avant l’envoi. Pour qui veut garder le lien avec des milliers de contacts sans y passer ses journées.

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Ce qu’elle fait

L’application part des échanges de courriel de l’utilisateur. Elle importe les boîtes de messagerie, les archives et les fichiers de contacts (Excel, CSV, export LinkedIn). Chaque import se fait d’abord à blanc : on voit ce qui changerait avant d’écrire quoi que ce soit.

Les contacts sont ensuite étiquetés, qualifiés et rattachés à leur entreprise. Chaque jour, des articles d’actualité arrivent de RssArchiver. Un moteur de règles rapproche chaque article des contacts qu’il concerne, en tenant compte du contexte.

Pour chaque rapprochement retenu, l’IA rédige un courriel personnalisé. L’utilisateur le relit, le corrige si besoin, puis l’envoie. Les rebonds sont traités, et chaque adresse porte un statut : connue, supposée, inconnue ou fausse. Seule une adresse connue part sans confirmation.

L’écran de rapprochement se parcourt par flux d’actualité ou par entreprise.

Pour qui

Pour un dirigeant, un consultant ou un commercial dont le métier repose sur son réseau. L’application est multi-tenant : chaque client a son espace, ses contacts et ses envois, isolés des autres.

Comment elle est construite

SmartDailyReach est une application du socle V005. Sa deuxième version, réécrite à partir du même cahier des charges que la première, compte 24 workers : import de courrier, étiquetage, vectorisation des articles et des contacts, rapprochement, rédaction, envoi, apprentissage à partir des retours de l’utilisateur. Un orchestrateur enchaîne le traitement quotidien.

Le cadrage a suivi la méthode Besoin→Plan de LMVI Conseil : 38 règles de gestion, 59 histoires utilisateur et 15 épics, arbitrés avant la première ligne de code.

Les données vivent dans PostgreSQL avec pgvector pour la recherche par similarité. Chaque ligne est protégée à deux niveaux : par client et par propriétaire. L’IA passe par le pack socle-pack-ai et la passerelle d’IA du Hub. Les articles arrivent par le service NATS du Hub, les entités par KEW, et les informations d’entreprise par le référentiel Entreprises, au travers de la passerelle d’API du Hub (APIM). L’envoi utilise le service de courrier du Hub. L’accès passe par le SSO du Hub.