Voici une implémentation clé en main pour la connexion Odoo Knowledge ↔ GPT (plugin interne) afin de générer automatiquement fiches de réunion, résumés et plans d’action directement dans Odoo.

🎯 Objectif

À chaque réunion (calendrier/visio) :

1. récupérer l’audio/texte, 
2. générer une fiche Knowledge normalisée (résumé + décisions + actions), 
3.  créer automatiquement tâches/OKR et liens docs dans Odoo, 
4. versionner et notifier les participants.

🧱 Architecture (vue rapide)

Sources (Calendar/Meet/Teams/Zoom + Plaud/Whisper)
      ↓  Webhook iCal / Drive / Email
[ Ingestion n8n ]
      ↓  (fichiers + métadonnées)
[ GPT Plugin Interne ]  — prompts normalisés + garde-fous
      ↓  (JSON structuré)
[ Odoo Connector ]
   - Knowledge: article + versioning
   - Project: tâches + sous-tâches
   - HR: participants, minutes sign-off
   - Documents: pièces jointes
      ↓
[ Notifications ] (Discuss/Email/Teams) + KPIs (Odoo BI)

🔌 Intégrations & briques

🗂️ Modèles de données (Odoo Studio/tech)

Knowledge (model knowledge.article)

Champs proposés (ajout via Studio) :

• x_meeting_date (Datetime)
• x_meeting_participants (Many2many res.partner)
• x_summary (Html/Text)
• x_decisions (Html/Text)
• x_action_items_json (Text, JSON validé)
• x_confidence_score (Float)
• x_source_doc (Many2one documents.document)
• x_llm_prompt_ver (Char)
• x_llm_model (Char)

Project / Tasks

• Tâche par action item (model project.task)
• Champs personnalisés : x_due_risk (Selection: low/med/high), x_meeting_ref (Many2one knowledge.article)

Documents

• Dossier “Meetings/YYYY/MM”
• Rattachement du .wav/.mp3, transcript .txt/.srt, et PDF final.

🧭 Flux opérationnel (n8n)

1. Trigger :
   • Google Calendar webhook (évènement terminé) ou réception fichier audio dans Drive/SharePoint ou email vers minutes@....
2. Transcription : Whisper → .txt + diarization (si disponible).
3. Appel GPT (plugin interne) : prompt structuré (voir plus bas) → JSON :

   {
     "title": "Réunion Kickoff Projet X (12/11)",
     "summary_md": "…",
     "decisions_md": "- Décision 1 …",
     "actions": [
       {"title":"Configurer Odoo Project","assignee_email":"a@ex.com","due_date":"2025-11-20","priority":"high","tags":["Odoo","Setup"]},
       {"title":"Former l’équipe support","assignee_email":"b@ex.com","due_date":"2025-11-22","priority":"medium","tags":["HR","Training"]}
     ],
     "risks": ["Dépendance API…"],
     "confidence": 0.88
   }
   

4. Odoo Connector :
   • Créer article Knowledge (titre, résumé, décisions, JSON actions, pièces jointes).
   • Créer tasks dans le projet mappé (détecté par tags / nom).
   • Assigner via assignee_email → res.users/res.partner.
   • Lier les tâches à l’article (backlink).
5. Notifications :
   • mail.message (Discuss) aux participants ; résumé + 1-clic “J’acquitte”.
   • Optionnel : push Teams/Slack.
6. Versioning :
   • Sauvegarder le prompt, model, hash transcript dans x_… pour audit.

🧩 Prompt “plugin interne GPT” (extrait)

SYSTEM:
Tu es l’assistant “MinutesGen”. Tu convertis une transcription brute en:
- Titre
- Résumé (Markdown, 10 lignes max)
- Décisions (Markdown)
- Liste d’actions (tableau JSON strict)
- Risques (liste)
- Confidence (0..1)

Contraintes: 
- Pas de données personnelles non présentes dans la transcription.
- Dates ISO (YYYY-MM-DD).
- Assignee par email si trouvé, sinon null.
- Ne crée pas d’action sans verbe d’action.

USER:
Contexte Odoo:
- Société: ACME
- Projet par défaut: “ACME – Général”
- Mapping participants: { "alice@acme.com":"Alice Martin", ... }

Transcription (horodatée, FR):
[00:00] Chef de projet: ...
...

Validation JSON côté n8n (node “IF + JSON Schema”) avant Odoo.

🧪 Module Odoo (extraits de code)

1) Contrôleur d’ingestion (si vous poussez directement dans Odoo)

# controllers/gpt_minutes.py
from odoo import http
from odoo.http import request
import json

class GptMinutesController(http.Controller):
    @http.route('/gpt/minutes/create', type='json', auth='api_key', methods=['POST'])
    def create_minutes(self, **payload):
        data = payload  # JSON déjà validé côté n8n
        Article = request.env['knowledge.article'].sudo()
        article = Article.create({
            'name': data['title'],
            'x_summary': data['summary_md'],
            'x_decisions': data.get('decisions_md',''),
            'x_action_items_json': json.dumps(data['actions']),
            'x_confidence_score': data.get('confidence', 0.0),
        })
        # créer tâches
        Task = request.env['project.task'].sudo()
        for a in data.get('actions', []):
            assignee = request.env['res.partner'].sudo().search([('email','=',a.get('assignee_email'))], limit=1)
            vals = {
                'name': a['title'],
                'partner_id': assignee.id or False,
                'date_deadline': a.get('due_date'),
                'x_due_risk': {'low':'low','medium':'med','high':'high'}.get(a.get('priority','low')),
                'x_meeting_ref': article.id
            }
            Task.create(vals)
        # notifier
        article.message_post(body="Fiche générée automatiquement (IA).")
        return {'article_id': article.id}

2) Bouton “Re-générer (IA)” sur l’article

# models/knowledge_article.py
from odoo import models, api, fields
import requests, json

class KnowledgeArticle(models.Model):
    _inherit = 'knowledge.article'

    def action_regenerate_ai(self):
        for rec in self:
            payload = {
                'title_hint': rec.name,
                'content': rec.body or rec.x_summary or '',
                'language': self.env.user.lang
            }
            r = requests.post('https://llm.internal/api/minutes/regenerate', json=payload, timeout=60)
            r.raise_for_status()
            out = r.json()
            rec.write({
                'x_summary': out['summary_md'],
                'x_decisions': out['decisions_md'],
                'x_action_items_json': json.dumps(out['actions']),
                'x_llm_model': out.get('model'),
                'x_llm_prompt_ver': out.get('prompt_ver')
            })

Variante sans custom module : tout faire via RPC JSON depuis n8n (pas de déploiement Odoo nécessaire).

🔐 Sécurité & conformité (RGPD)

🔁 Gouvernance & versioning

• Champs de version (x_llm_model, x_llm_prompt_ver, x_confidence_score).
• Journal : chaque régénération poste un message Discuss (diff + liens).
• Rôle “Minute Owner” : valide la fiche (checkbox) → verrouille l’article.

📊 KPI & tableaux de bord (Odoo BI)

• Délai moyenne “Fin réunion → fiche publiée”.
• % fiches validées<24h.
• Nb d’actions créées / complétées par réunion.
• Taux de lecture de la fiche (Discuss).
• Cartographie des décisions/risques par projet.

🌍 Multilingue & formats

• lang du user → génération dans la langue de l’article.
• Export PDF (report) automatique vers “Documents/Meetings”.
• Option “Bilingue FR/EN” (deux sections).

🧪 Tests & QA (checklist rapide)

• Jeux de transcriptions propres vs bruitées.
• Cas sans actions → fiche minimale.
• Cas d’emails inconnus → assignation par rôle par défaut.
• Échecs LLM → fallback modèle + message clair à l’auteur.

🗺️ n8n — schéma de flow (nœuds essentiels)

1. Trigger Calendar/Drive/Email
2. Get File (audio)
3. Whisper Transcribe
4. Clean + Chunk (Function)
5. HTTP Request → GPT Plugin (MinutesGen)
6. IF + JSON Schema Validate
7. HTTP Request → Odoo (create article)
8. Loop create tasks
9. Attach files (Documents API)
10. Send Discuss Message + Notify Teams/Slack

✅ Résultat attendu

• En 1–2 minutes post-réunion : fiche Knowledge prête, propre, versionnée.
• Actions projet créées et assignées automatiquement.
• Participants notifiés, validations tracées.
• Gains : -70% de temps de rédaction, +30% de suivi d’actions, homogénéité des comptes-rendus.