Automatiser ses tâches bureautiques avec l'IA

Chaque matin, la même routine : ouvrir la boîte de réception, lire, classer, repérer l'urgent, préparer des réponses. Cette formation vous montre comment confier la partie répétitive à un modèle d'IA (Gemini), tout en gardant la décision à un humain.

On avance en trois marches, de la plus simple à la plus puissante :

1. Sans coder : comprendre ce qu'on automatise et écrire une bonne consigne pour un lot de textes dans un tableur.
2. Google Sheets + Apps Script : une formule =RESUMER(A2) qui appelle Gemini, et un menu « IA » qui trie toute une feuille d'e-mails.
3. Python : la même automatisation sur un fichier CSV ou Excel local, avec pandas, reprise après erreur et tests.

Fil rouge : la boîte de réception d'un atelier de mobilier fictif, 20 e-mails inventés (aucune donnée réelle).

Pour qui ?

• Modules 1 et 2 : toute personne à l'aise avec un tableur ; aucun code à écrire, seulement à copier-coller et comprendre.
• Module 3 : débutants en Python (savoir lancer un script dans un terminal).

Ce que l'on construit

flowchart LR
  E["E-mails (feuille ou CSV)"] --> A{"Outil"}
  A -- "Google Sheets" --> GS["Apps Script : =RESUMER(A2), menu IA"]
  A -- "Fichier local" --> PY["traiter_lot.py (pandas)"]
  GS --> G["API Gemini"]
  PY --> G
  G --> C["résumé, catégorie, priorité, brouillon"]
  C --> S["statut : à valider / à relire en priorité"]
  S --> H["Humain : relit, corrige, envoie"]

Prérequis

• Un compte Google (pour Google Sheets et Apps Script).
• Une clé d'API Gemini, créée dans Google AI Studio.
• Pour le module 3 : Python 3.10 ou plus récent.

Programme

En local ou dans le cloud ?

Le code est dans files/ : resumer.gs, test_gs.mjs, traiter_lot.py, test_traiter_lot.py, emails.csv et un exemple de sortie réelle exemple_emails_traite.csv.