Comment l'IA transforme la prospection B2B
La prospection traditionnelle repose sur des filtres statiques : codes NAF, effectif, localisation. Ces critères ne capturent qu'une fraction du potentiel d'un prospect. L'IA introduit deux ruptures fondamentales qui redéfinissent la manière d'identifier et de qualifier des cibles commerciales.
La recherche sémantique : comprendre l'intention
Au lieu de filtrer par mots-clés exacts, la recherche sémantique comprend le sens d'une requête. Rechercher « entreprises ayant besoin d'automatiser leur supply chain » retourne des résultats pertinents même si aucune fiche ne contient ces termes. Cette technologie exploite des embeddings vectoriels sur 16M+ entreprises françaises pour identifier des cibles invisibles aux filtres classiques — un changement de paradigme par rapport à un logiciel de prospection traditionnel basé sur des requêtes booléennes.
Les colonnes IA : qualifier avec des prompts personnalisés
C'est le différenciateur clé. Les colonnes IA permettent de créer des critères de qualification sur mesure en rédigeant un prompt en langage naturel. Un commercial ajoute une colonne « Cette entreprise a-t-elle un besoin en logiciel RH ? » — l'IA analyse les données disponibles (effectif, recrutements, publications LinkedIn, données financières) et génère une réponse argumentée pour chaque ligne du tableau.
Cette approche dépasse le scoring prédéfini des CRM classiques. Chaque équipe formule ses propres questions métier : un cabinet de conseil ne qualifie pas ses leads de la même façon qu'un éditeur SaaS ou un industriel. Les colonnes IA s'adaptent à votre contexte commercial, pas l'inverse. C'est cette flexibilité qui fait de la prospection IA une avancée concrète, et non un simple filtre supplémentaire.
L'impact mesurable sur le pipeline
L'IA traite en quelques secondes ce qu'un commercial mettrait des heures à réaliser : croiser données firmographiques, signaux LinkedIn et informations publiques pour qualifier des centaines de prospects simultanément. Les équipes qui intègrent la prospection IA dans leur stratégie de prospection rapportent un taux de conversion 3x supérieur et +40 % de pipeline dès le premier mois.
Application concrète
Cas d'usage concrets de l'IA en prospection
Ciblage sémantique de niche. Un éditeur de logiciels industriels recherche « PME qui fabriquent des pièces aéronautiques en sous-traitance ». La recherche sémantique identifie des entreprises pertinentes au-delà des codes NAF génériques, en moins de 5 minutes sur 16M+ entreprises.
Qualification personnalisée par colonne IA. Un commercial vend des formations HSE. Il crée une colonne : « Cette entreprise a-t-elle des obligations réglementaires en sécurité au travail ? ». L'IA analyse chaque prospect et fournit une réponse contextuelle — permettant de prioriser les comptes à fort potentiel sans ouvrir chaque fiche manuellement.
Enrichissement et passage à l'action. Une fois les prospects qualifiés par l'IA, l'enrichissement waterfall fournit les coordonnées des décideurs (email professionnel, numéro direct) via 15 sources. Le commercial passe du ciblage au premier contact dans un flux continu, sans jongler entre plusieurs outils.
Combinaison signaux + colonnes IA. Les signaux LinkedIn sur 10.9M profils détectent les recrutements et changements de poste. Les colonnes IA analysent ensuite la pertinence de chaque signal par rapport à votre offre. Le résultat : 45 leads qualifiés par semaine contactés au bon moment.