Beaucoup d'entreprises hésitent à confier leurs fichiers clients à un assistant en ligne : les questions, les brouillons et les réponses passent par les serveurs de l'éditeur. La réponse qui se répand est simple : faire tourner l'IA chez soi, avec un modèle de langage ouvert.
Reste un problème : un modèle installé chez vous ne sait rien faire d'autre que répondre. Pour qu'il prépare et envoie vos e-mails, il lui faut des outils. C'est ce que lui apporte un serveur MCP ; voici comment l'assembler avec Mailpro.
Les trois pièces du puzzle
| Pièce | Rôle | Exemples |
|---|---|---|
| Le moteur | Fait tourner le modèle sur votre matériel | Ollama, LM Studio |
| L'interface | Discute avec le modèle et lui donne des outils | Open WebUI, LibreChat, LM Studio |
| Le serveur d'outils | Donne accès à vos contacts, modèles, campagnes, SMS | Le serveur MCP de Mailpro |
Attention à un piège fréquent : Ollama fait tourner le modèle mais ne se connecte pas lui-même aux serveurs MCP. Il faut une interface au-dessus, comme Open WebUI ou LibreChat, qui gère la connexion OAuth vers Mailpro.
Quel modèle choisir ?
Pour envoyer des e-mails, un modèle doit savoir appeler des outils (« function calling ») : choisir la bonne fonction et lui passer les bons paramètres. Un modèle trop petit ignore les outils ou se trompe d'arguments.
- Qwen (Alibaba) : 119 langues et dialectes, licence Apache 2.0 pour ses modèles denses récents ; idéal pour des campagnes multilingues.
- Mistral et Mixtral : un éditeur européen, plusieurs modèles sous licence Apache 2.0.
- Llama (Meta) : très répandu dans les assistants internes ; licence communautaire de Meta, à lire avant un usage commercial.
- Gemma (Google) : les plus petites tailles tournent sur un poste ordinaire.
- DeepSeek : fort en raisonnement ; installé chez vous, il ne transmet rien à l'éditeur, contrairement à son application en ligne.
Une taille moyenne est un bon départ : assez grande pour enchaîner lecture, rédaction et envoi, assez petite pour un serveur unique.
Ce qui sort vraiment de votre réseau
C'est la question à poser à votre délégué à la protection des données, et la réponse est nette :
- Restent chez vous : le modèle, vos questions, vos brouillons, les réponses de l'IA, vos documents internes.
- Sortent : uniquement les appels au serveur MCP de Mailpro, en HTTPS, vers votre compte Mailpro hébergé en Suisse. Ce sont les mêmes données que celles que vous gérez déjà dans Mailpro.
Comparé à un assistant en ligne, où ce que l'assistant lit transite aussi par l'éditeur de l'IA, la surface est réduite au strict nécessaire.
Les garde-fous restent les mêmes
Un modèle local peut se tromper comme un autre. Mailpro applique donc les mêmes règles à tous les assistants : chaque envoi attend votre validation par défaut, ou part en direct dans la limite d'un plafond par jour que vous définissez ; un journal garde tout et un clic suspend tous les envois.
Mise en place, pas à pas
- Installez le moteur (Ollama ou LM Studio) et un modèle qui gère l'appel d'outils.
- Installez l'interface : dans Open WebUI, l'administrateur ajoute la connexion dans les réglages d'administration (Intégrations, serveurs d'outils externes), type MCP, authentification OAuth.
- Indiquez l'adresse du serveur, que vous trouvez dans votre compte Mailpro, page Assistants IA (MCP) ; connectez-vous à Mailpro et acceptez les droits.
- Dans Mailpro, réglez les envois de cet assistant : avec validation ou directs, plafond par jour.
Pour Open WebUI, fixez une variable WEBUI_SECRET_KEY stable : sinon les connexions OAuth sont perdues à chaque redémarrage. Le guide complet : IA auto-hébergée et Mailpro.
