Automatiser les demandes de transport reçues par e-mail.

Automatiser les demandes de transport reçues par e-mail, c’est faire lire le message et ses pièces jointes par le logiciel, qui en extrait les champs du métier — enlèvement, livraison, marchandise, contraintes, dates, prix cible — et crée une demande structurée, prête à être relue. L’exploitant ne ressaisit plus : il vérifie, corrige si besoin, et valide. L’extraction prépare le dossier ; la décision reste humaine.

Pourquoi la ressaisie des demandes est-elle un problème ?

Parce que la demande existe déjà. Le client a tout écrit dans son mail : d’où part la marchandise, où elle va, ce qu’elle est, quand elle doit arriver. La ressaisir dans le logiciel est un impôt : un travail qui ne produit aucune information nouvelle, et qui se paie trois fois — le temps de recopie, les erreurs de recopie, et l’interruption, puisque les mails n’attendent pas que vous ayez fini autre chose pour arriver.

Et cet impôt ne se rationalise pas avec un gabarit de saisie, parce qu’aucun client n’écrit pareil : l’un met trois lignes dans le corps du message, l’autre joint un tableur de commandes, le troisième un PDF à son en-tête où le mail dit seulement « voir pièce jointe ». Chaque format demande sa gymnastique de lecture avant même la première frappe.

Que contient un e-mail de demande de transport ?

Toujours les mêmes champs du métier : lieu et date d’enlèvement, lieu et date de livraison, marchandise (nature, quantité, conditionnement, poids), contraintes de transport — ADR, hayon, prise de rendez-vous — et, souvent, un prix cible. Le problème n’est pas que ces champs manquent : c’est qu’ils sont dispersés entre l’objet du mail, le corps du message et les pièces jointes.

L’objet porte le trajet, le corps précise la marchandise, la pièce jointe détaille les références — ou l’inverse. Le prix cible se cache dans une phrase (« comme d’habitude », « restons sous X »), la contrainte ADR dans une ligne du tableur. C’est cette dispersion qui rend la recopie lente, et l’oubli d’un champ si facile.

Comment fonctionne l’extraction d’une demande depuis un e-mail ?

Le logiciel lit le message et ses pièces jointes, reconnaît les champs du métier où qu’ils se trouvent, et crée dans le TMS une demande structurée : enlèvement, livraison, marchandise, contraintes, dates, prix cible, chacun dans son champ. Dans fretia, cette lecture est faite par l’agent Fretia AI, et la demande créée est rattachée automatiquement au client reconnu — avec son historique.

Les pièces jointes comptent autant que le corps du message : PDF, tableurs, documents Word, fichiers CSV. Un même fichier client peut devenir plusieurs demandes — un tableur où chaque ligne est une commande produit autant de demandes distinctes, chacune complète et relisible séparément, au lieu d’une séance de recopie ligne à ligne.

Pourquoi la validation humaine reste-t-elle indispensable ?

Parce que l’extraction prépare, elle ne décide pas. Une demande engage la suite du dossier — le prix annoncé, le transporteur cherché, les délais promis — et un mail peut être ambigu, incomplet, ou contredire les habitudes du client. La bonne architecture est donc celle-ci : la machine crée une demande à relire, l’humain relit et décide. Le temps de recopie devient un temps de relecture, ce qui n’est pas le même métier.

Dans fretia, chaque champ issu du message est marqué comme « données extraites du mail » : vous voyez d’un coup d’œil ce qui vient du client et ce qui reste à compléter. La demande est modifiable champ par champ, et rien d’engageant ne part sans un clic humain. Où placer exactement cette frontière entre ce qui s’automatise et ce qui reste une décision, c’est l’objet du guide « automatiser sans perdre la main ».

Comment les erreurs et les doublons sont-ils détectés ?

Par deux garde-fous. Les doublons d’abord : quand le même client renvoie sa demande, la transfère à une autre adresse ou relance avec le mail d’origine en copie, la demande existante est détectée — elle est signalée au lieu d’être créée une deuxième fois en silence. Les ambiguïtés ensuite : ce qui est douteux est à relire avant validation, pas tranché à votre place.

La promesse honnête n’est pas « zéro erreur » — aucun système d’extraction ne lit parfaitement tous les mails de tous les clients. C’est « aucune erreur silencieuse » : ce qui est incertain se voit, ce qui est extrait est marqué, et ce qui engage attend votre accord.

Que se passe-t-il une fois la demande créée ?

Elle alimente toute la chaîne. Depuis la demande, vous publiez vers vos transporteurs ou sur les bourses de fret — Timocom et Teleroute, connecteurs en programme pilote —, les offres reviennent dans le dossier, l’une d’elles devient un ordre d’affrètement. C’est l’intérêt réel de l’extraction : pas seulement une saisie évitée, une chaîne amorcée — le dossier démarre au moment où le mail arrive, pas au moment où quelqu’un trouve le temps de le retaper.

La suite de ce flux — publication, comparaison des offres, affrètement — est le sujet de la page logiciel d’affrètement ; le système complet, demandes comprises, celui de la page TMS pour commissionnaires de transport.

Comment garder la trace de qui a validé quoi ?

Chaque étape laisse une trace. La demande porte son origine — créée depuis un mail —, les champs extraits sont marqués comme tels, et le journal enregistre qui a validé, quand, avec preuve d’exécution : un « c’est fait » doit pouvoir se vérifier, pas se croire. L’automatisation ne réduit donc pas la traçabilité, elle l’augmente : une saisie manuelle ne dit pas d’où vient un chiffre, une demande extraite le dit champ par champ.

C’est le genre de détail qui ne compte pas jusqu’au jour où il compte : un litige trois semaines plus tard, et la question « d’où sort ce prix cible ? » trouve sa réponse dans le dossier — le mail d’origine, le champ extrait, la validation — plutôt que dans la mémoire de la personne qui a saisi.

Quels gains en attendre, honnêtement ?

Trois gains observables. La ressaisie supprimée : le travail de recopie devient un travail de relecture. Les erreurs de recopie évitées : un code postal retapé de travers, une quantité décalée d’une ligne de tableur, une contrainte ADR oubliée — des erreurs qui coûtent au moment où on les découvre, rarement au moment où on les commet. Et le délai de prise en compte : la demande existe dans le TMS dès la lecture du mail, pas à la fin de la pile.

Vous ne trouverez pas ici de pourcentage de temps gagné : fretia ne le mesure pas encore chez ses clients, donc il ne l’affiche pas. Ce n’est pas une pudeur, c’est une politique — une page qui vous promet un chiffre rond sans mesure derrière vous prépare d’autres promesses du même métal. Le gain se mesure chez vous, sur vos propres mails, en comparant deux semaines avec et sans.

Comment fretia automatise les demandes reçues par e-mail

Par son agent, Fretia AI : il lit le mail et ses pièces jointes, extrait les champs du métier, crée une demande structurée rattachée au client, marque chaque champ extrait, signale les doublons — et vous relisez, corrigez, validez. Le geste exact, écran par écran, est décrit sur la page tâche créer les demandes depuis les mails ; ce que l’IA change au reste de l’affrètement, sur la page IA et affrètement.

Et plutôt qu’une promesse, une journée réelle : dans la démonstration capture par capture, à 07 h 58, le mail de Saint-Gobain arrivé pendant la tournée des quais est déjà devenu la demande D-2041 — 18 palettes, ADR classe 3, prix cible extrait — en attente de relecture. L’extraction est comprise dans les plans (Essentiel 39 € HT/mois, Pro 89 € HT/mois, Entreprise sur devis) : le détail est sur la page tarifs.

Questions fréquentes