Problème
Une équipe communication d'ONG traitait des dizaines de milliers d'emails entrants — demandes de donateurs, demandes de partenaires, presse, candidatures de bénévoles, correspondance d'advocacy — tous arrivant dans des boîtes partagées. L'équipe avait un petit staff temps-plein qui passait la plupart de sa journée à router et drafter des réponses initiales à des demandes répétitives.
Approche
Couche de gestion d'emails basée sur LLM. Chaque message entrant classifié sur plusieurs axes — intention (don, demande, partenariat, plainte, presse, advocacy), urgence, langue. Routage vers le bon canal d'équipe avec des réponses draft notées en confiance pour les catégories répétitives (reçus de donateurs, onboarding bénévoles) que le staff pouvait review-and-send plutôt que drafter de zéro. Support multilingue pour une base de donateurs internationale.
Stack
Claude · Python service layer · email integration · multi-language classification · audit log
Résultat
L'équipe communication est passée du drafting de réponses routinières au review-and-send. L'équipe a gardé le contrôle complet — le LLM n'a jamais envoyé de façon autonome — mais le temps économisé sur le drafting routinier a libéré de la bande passante pour la correspondance d'advocacy à plus haute valeur sur laquelle l'ONG voulait réellement qu'elle soit.