Superhuman a lancé une nouvelle version de sa feature auto-draft qui identifie les emails importants et rédige des brouillons de réponse qui sonnent moins robotiques que les précédentes. Selon les tests de TechCrunch, 40% des brouillons générés sont envoyés dans le jour, et 60% d’entre eux sans modifications manuelles.

La feature analyse le ton des conversations passées et génère trois variantes parmi lesquelles choisir. Dans les tests du journaliste, les brouillons ont géré correctement des cas comme les confirmations d’embargo, les rendez-vous et les réponses négatives à des demandes hors sujet, avec des erreurs évidentes (horaires absurdes, ton trop positif) qu’il suffisait de corriger en sélectionnant une autre variante.

Pourquoi c’est pertinent pour toi. C’est un exemple d’IA appliquée à une tâche répétitive où le coût de l’erreur est faible et le gain de temps est évident. Le test montre que la feature apprend à l’usage : après avoir corrigé une réponse sur un horaire absurde, les propositions suivantes tiennent compte du feedback. Elle ne résout pas le problème des emails difficiles—ceux-ci demandent le playbook en deux étapes—mais elle peut accélérer les réponses de courtoisie et les confirmations administratives où le contenu est prévisible.

Si tu veux essayer. La feature est disponible dans Superhuman et se personnalise dans Settings > Personalization, où tu peux ajouter des informations sur ton rôle et ton contexte pour améliorer le ton des brouillons.

En détail

Ce qu’il y avait avant

Superhuman avait déjà testé des fonctionnalités similaires avec Instant Replies et auto-drafts de suivi, mais selon le test de TechCrunch ces versions produisaient des textes qui sonnaient comme “un vendeur IA trop enthousiaste”. Les versions précédentes utilisaient GPT-3.5, un modèle avec une fenêtre de contexte réduite et des capacités plus limitées que les modèles frontier actuels.

Ce qui change maintenant

La nouvelle implémentation utilise “un mélange de modèles” d’Anthropic et OpenAI pour la rédaction effective, selon le co-fondateur Rahul Vohra. La feature fonctionne sur trois niveaux :

1. Sélection automatique : identifie quels emails pourraient avoir besoin d’une réponse
2. Génération multi-variante : produit trois brouillons différents pour chaque email sélectionné
3. Apprentissage à l’usage : adapte les propositions suivantes en fonction des corrections et des choix de l’utilisateur

Le test sur le terrain du journaliste de TechCrunch montre des résultats concrets : des brouillons utilisables pour les confirmations d’embargo, les demandes de détails, les rendez-vous. Les erreurs typiques—tons trop positifs sur des pitchs non sollicités, horaires après minuit proposés pour des réunions—étaient visibles et rapidement corrigeables en sélectionnant l’une des trois autres variantes.

Les limites déclarées

La feature n’est pas conçue pour remplacer le jugement humain sur les emails complexes ou délicates. Le journaliste écrit explicitement : “Je n’ai pas la confiance pour laisser complètement les rênes à l’IA pour gérer ma boîte”. L’utilité réside dans la réduction du temps sur les réponses où le contenu est largement prévisible.

Le pourcentage de 60% d’envois sans modifications doit être contextualisé : nous parlons d’emails administratives, confirmations, réponses de courtoisie. Cela n’inclut pas les emails où le ton, la substance ou les implications demandent de l’attention.

L’architecture derrière

Vohra explique que le choix d’utiliser plusieurs modèles au lieu d’un seul répond à un problème pratique : “Nous appliquons la quantité maximale d’intelligence et de contexte possible”. Cela signifie que probablement chaque phase (classification, génération, adaptation au ton) utilise le modèle le plus adapté à cette tâche spécifique, au lieu de charger tout sur un seul modèle.

L’acquisition de Superhuman par Grammarly en 2025 a apporté des ressources pour développer Superhuman Go, un assistant qui traverse plusieurs plateformes en conservant le contexte. Auto-draft s’inscrit dans cette direction : l’idée est que l’assistant sache ce que tu as fait dans d’autres apps et utilise ce contexte pour mieux écrire.

Ce qu’elle NE résout PAS

Cette feature ne résout pas le problème de la surcharge informatique : répondre plus vite à plus d’emails peut simplement augmenter le volume de conversations que tu dois suivre. Et elle ne remplace pas le jugement sur le moment de ne pas répondre qui est le bon choix.

Pour les emails où le ton compte, où tu risques de compromettre une relation ou où l’enjeu est élevé, le playbook des emails difficiles reste la méthode la plus fiable : tu décides d’abord les points à couvrir et les tons à éviter, puis tu laisses l’IA rédiger le brouillon.