AI Lead Engine
Notre client, un éditeur de logiciels B2B qui vend à de grandes entreprises régulées, avait une équipe commerciale noyée sous la prospection manuelle. Trouver les bons comptes, les qualifier, rechercher chaque contact et rédiger un premier email vraiment personnalisé prenait des heures par lead. Des outils de prospection et d'automatisation classiques couvraient chacun un fragment, mais rien ne reliait sourcing, qualification, recherche et outreach en un seul flux fiable.
L'objectif était clair : 10 leads qualifiés par jour. L'atteindre à la main aurait imposé de recruter une équipe de SDR. Le client voulait plutôt y arriver par l'automatisation, sans sacrifier la personnalisation qui fait que l'outbound fonctionne réellement.
Nous avons construit un moteur de leads de bout en bout sur n8n : un ensemble de workflows toujours actifs qui détectent les comptes en intention d'achat, les scorent par rapport au profil client idéal, enrichissent chaque contact avec des signaux publics et LinkedIn, et préparent un email d'outreach personnalisé, puis transmettent les meilleurs à un humain pour une dernière relecture avant envoi.
L'équipe commerciale découvre chaque matin une file de brouillons qualifiés, recherchés et prêts à éditer, au lieu d'une liste de prospection vierge. La machine fait le sourcing, le scoring, la recherche et la rédaction ; les humains gardent le jugement et le ton.
Le moteur s'appuie sur la stack existante du client et relie ce qui était quatre étapes déconnectées en un seul flux observable. Chaque exécution récupère de nouveaux comptes depuis chaque source, les déduplique, les score par rapport à l'ICP et écarte tout ce qui est sous le seuil, pour que seuls les leads qui valent le temps d'un humain avancent.
À chaque exécution programmée, le moteur source de nouveaux comptes, les score par rapport à l'ICP et enrichit les comptes qualifiés en parallèle à partir du profil et de l'activité LinkedIn, de la recherche web et de sources directes. Un rédacteur multi-agents identifie ensuite le persona et prépare un email sur mesure avec plusieurs options de CTA. Chaque étape est journalisée, et des garde-fous filtrent chaque profil enrichi avant qu'il n'atteigne le modèle.
n8n est la couche d'orchestration, programmée pour s'exécuter deux fois par jour, avec un espace de travail partagé, des notifications d'équipe et l'envoi séquencé. Parce que chaque étape (enrichissement, recherche, appels au modèle) se trouve derrière son propre nœud avec journalisation et solutions de repli, l'équipe du client voit exactement où en est chaque lead et pourquoi un brouillon est rédigé ainsi.
En quelques semaines, le moteur livrait l'objectif quotidien du client en pilote automatique (qualifié, enrichi et rédigé) tandis qu'un humain n'intervenait que pour l'approbation finale. Les heures autrefois passées à rechercher chaque lead se sont réduites à quelques minutes de relecture.
Nous avons construit le moteur pour que l'équipe du client en soit propriétaire. Elle ajuste le scoring ICP, modifie les prompts d'emails et approuve les brouillons, tandis que l'automatisation prend en charge le gros du travail de sourcing, de recherche et de rédaction, tandis que les humains gardent la main sur le jugement et la voix. Quand l'équipe a ensuite accueilli un nouveau business developer, l'onboarding a consisté à le pointer vers la file de relecture, pas à reconstruire un processus.
Parce que les prompts de rédaction appartiennent à ceux qui connaissent les clients, l'outbound ne dérive jamais vers du texte d'IA générique : chaque email s'ouvre sur quelque chose de réel à propos du prospect et enchaîne en douceur vers la valeur du client.
Sourcing, scoring, enrichissement et rédaction sont des workflows séparés et observables, le moteur continue donc de s'améliorer sans reconstruction. De nouvelles sources de signaux se branchent comme de nouveaux workflows de sourcing, le seuil de scoring se resserre à mesure que le client apprend ce qui convertit, et les prompts d'emails évoluent campagne après campagne.
Ce qui a commencé comme un moyen d'atteindre 10 leads qualifiés par jour est devenu une véritable infrastructure d'outbound que le client exploite seul, avec des garde-fous qui filtrent chaque profil enrichi, pour qu'une entrée malveillante ou empoisonnée n'atteigne jamais le modèle et que le pipeline reste fiable à mesure qu'il monte en charge.
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