Oui. Une architecture courante consiste à combiner :
Une liste d'abonnés (CRM ou base de données)
Une plateforme d'envoi de courriels
Un modèle d'IA générative
Un script d'automatisation
Un déclencheur (horaire ou événement)
Architecture typique
Base de données abonnés
│
▼
Script Python
│
├── Récupère les données
├── Demande à l'IA de rédiger le contenu
├── Personnalise le message
▼
Service d'envoi courriel
(Mailchimp, Brevo, SendGrid, etc.)
│
▼
Abonnés
Exemple simple en Python
Le script :
récupère les informations de l'abonné ;
demande à l'IA de générer un message ;
envoie le courriel.
Exemple simplifié :
from openai import OpenAI
client = OpenAI()
prompt = """
Rédige un courriel professionnel annonçant
notre nouvelle formation en cybersécurité.
Ton dynamique, 150 mots maximum.
"""
response = client.responses.create(
model="gpt-5",
input=prompt
)
texte = response.output_text
print(texte)
Le texte produit peut ensuite être envoyé automatiquement via une plateforme telle que :
Personnalisation automatique
L'IA peut recevoir des variables :
nom = "Marie"
formation = "Introduction à l'IA"
prompt = f"""
Rédige un courriel pour {nom}
afin de lui présenter la formation
{formation}.
"""
Résultat :
Bonjour Marie,
Nous sommes heureux de vous présenter notre nouvelle formation...
Chaque abonné reçoit alors un texte légèrement différent et adapté à son profil.
Automatisation complète
Vous pouvez programmer l'exécution :
Chaque jour
Sous Linux :
0 8 * * * python envoi_infolettre.py
Lors d'un événement
Par exemple :
nouvel article publié ;
nouvelle formation créée ;
nouvel abonnement ;
renouvellement imminent ;
anniversaire d'un client.
Approche moderne : IA + CRM
Plusieurs entreprises utilisent aujourd'hui :
L'IA génère automatiquement :
l'objet du courriel ;
le contenu ;
les variantes A/B ;
les relances pour les non-ouvreurs.
Attention aux règles
Pour éviter que les messages soient considérés comme du pourriel :
obtenir le consentement des abonnés ;
inclure un lien de désabonnement ;
respecter la législation canadienne (LCAP/CASL) ;
limiter les envois massifs ;
surveiller les taux d'ouverture et de plaintes.
Pour mieux vous orienter, je peux aussi vous proposer une solution complète adaptée à votre contexte (organisme, entreprise, centre de formation, OBNL, etc.) avec le code Python complet et les coûts estimés.
