Transcription

• Speaker #0

  Bienvenue sur Super Agent, le podcast qui sort du tumulte de l'IA pour illustrer deux fois par mois un cas d'usage réel. Un indépendant et une indépendante racontent comment un outil a changé sa manière de bosser. Une histoire concrète, une leçon appliquée, le futur du travail incarné. Bon épisode.

• Speaker #1

  Salut Louis ! Salut Niels !

• Speaker #0

  Je suis ravi de te recevoir ce matin et ça fait quelques fois, je te l'ai dit, que je t'ai écouté dans des événements à Paris. Pour les personnes qui ne te connaissent pas, je te propose de te présenter déjà.

• Speaker #1

  Déjà, merci pour l'invitation. Je suis ravi de parler avec toi du sujet IA, automatisation. Moi, en quelques mots, je fais une école de commerce et je me suis intéressé très tôt à des sujets d'automatisation parce que j'ai rejoint des boîtes start-up. à Paris, à l'étranger, où souvent ils venaient de lever des fonds. Donc il y a toute cette partie structuration, création des process, puis après rapidement automatisation de ces process là, sur des sujets sales, marketing, support. Et donc ça fait plus de huit ans que je suis sur ces sujets là, d'automatisation en général. Et avec l'arrivée de l'IA, et GPT 3.5 particulièrement, ça a débloqué des cas d'utilisation. en automatisant qu'on ne pouvait pas faire avant et c'était un peu extraordinaire. Donc je me suis mis à temps plein sur ces sujets-là et aujourd'hui j'accompagne des entreprises sur ces sujets, PME, ETI, essentiellement sur l'implémentation de solutions IA et d'automatisation dans les équipes business qui sont délaissées parfois par les équipes techniques pour automatiser des choses, mettre de l'IA où c'est utile.

• Speaker #0

  Donc tu as ce parcours, on ressent à la fois scale-up et business. C'est un peu ton profil. Tu peux parler, j'ai vu un peu ton parcours aussi. Tu étais entrepreneur avant.

• Speaker #1

  J'ai monté une boîte, plusieurs boîtes, mais j'ai monté une boîte dans le tourisme, dans l'expérientiel. J'ai revendu à un groupe par touche. Donc très cool, pendant deux ans, on a fait ça avec un ami, le Lyon.

• Speaker #0

  Vous faisiez quoi ?

• Speaker #1

  En gros, en fait, on... Notre volonté, c'était de créer des lieux de déconnexion en pleine nature pour des urbains stressés. Donc en gros, on installait des hébergements tiny house qui sont 100% off-grid, donc autonomes, dans des forêts proches de Paris. Et vraiment assez unique en termes d'expérience puisque quand je parle de plein milieu de la forêt, c'est vraiment au milieu de la nature. Il n'y a pas de lumière artificielle, la connexion, l'électricité sépare les panneaux solaires. pareil, stockage de l'eau, filtre de l'eau donc il y avait un aspect assez unique au milieu de la nature un côté un peu parcelle mais pas chez les agriculteurs exactement, c'est marrant que tu connais parcelle pour ceux qui ne connaissent pas, c'est ce que je décris mais chez les agriculteurs avec qui on peut découvrir ou on peut découvrir leur activité souvent il y a cet aspect social un peu plus fort Nous, on était plutôt orientés les CSP+, qui n'ont pas spécialement envie de rencontrer des gens et plutôt se recentrer sur soi, ou en tout cas sur un projet. Beaucoup de personnes qui venaient s'isoler pour écrire, pour avancer sur des projets qu'ils avaient mis en pause parce que le temps s'arrête quand on est en plein milieu de la nature et où on ne capte pas.

• Speaker #0

  Donc tu es autant dans le digital et la tech aujourd'hui que tu as une aspiration à la nature, au calme. J'imagine que ça vient quand même de quelque chose qui t'anime, non ?

• Speaker #1

  Oui, clairement. Et donc ça, c'était une aventure un peu pendant le Covid, début Covid et après pendant deux ans. Et depuis, j'avais rejoint une boîte FinTech en tant que directeur d'opération et je suis sur les sujets IA maintenant à 100% en accompagnement d'entreprise depuis un an et demi à peu près.

• Speaker #0

  Ok. Et la boîte dans laquelle tu bossais en tant que directeur d'opération, est-ce que ça fait partie du déclic ? la vague technologique, l'arrivée de GPT, etc. Mais est-ce que c'est là, dans cette activité-là, que tu as trouvé aussi des moments où tu t'es dit « je peux transformer les trucs » .

• Speaker #1

  Clairement. En fait, en gros, on faisait déjà, moi je travaillais déjà sur l'optimisation de process, automatisation des process, donc c'était commercial, marketing, support. Et en fait, à un moment donné, il y a vraiment eu un énorme déclic avec GPT 3.5, notamment sur la partie support. Nous, en fait, on aide des particuliers à investir dans l'immobilier. dans l'immobilier digital, pas dans l'immobilier physique. Et nous, en fait, du coup, on propose des produits d'investissement. Ces produits d'investissement, ce n'est pas nous qui les avons, c'est des sociétés tiers qui les gèrent. Exactement. Il y a CPI et donc c'est des sociétés d'investissement. sociétés de gestion immobilière qui vont créer ces produits financiers, les gérer, mais ils passent par des personnes pour les distribuer, les proposer. Nous, on est à l'intersection et ça a pas mal d'allers-retours avec les sociétés. À partir du moment où on a eu GPT 3.5, on a pu, en novembre 2022, faire des automatisations de catégorisation des emails, traitement, déjà juste des actions très simples, archivage des emails inutiles. Et nous, ce qui nous importait beaucoup, c'est qu'on recevait des informations de la part de ces sociétés par mail. Il y en a plus de 200 qui existent en France. En fait, ils sont à l'ancienne. Donc, au plus avancé, ils utilisent des templates. Ça, c'est déjà dingue pour eux. Et sinon, ils vont à la main faire un nouveau mail pour prévenir de l'avancée d'un dossier. Et le truc, c'est que pour un utilisateur, savoir où son dossier en est, c'est crucial. Et tu as envie de l'avoir côté produit. à partir du moment où on a exploité gt3.5 pour analyser le contenu de l'email, savoir s'il y avait des documents qui étaient manquants et du coup, il fallait... C'était bloqué et il fallait updater ces documents. Où le dossier a été validé ? Quand il a été validé exactement ? En fait, c'est une série d'informations qu'on a pu maintenant afficher en live auprès de l'utilisateur. Et ça, c'était une expérience en plus améliorée. Tu vois, forcément, un temps passé beaucoup moins important pour les équipes Ops qui... Et c'est le cas dans beaucoup d'entreprises, ou même quand on est indépendant, on peut passer du temps à ouvrir un email, lire une information, aller sur une interface, cocher un bouton, revenir sur l'email, archiver ou écrire un message en disant merci, bien noté, au revoir, grosso modo. Et ça, quand on y pense aujourd'hui, on se dit mais pourquoi on fait ça ? On ne sert pas à grand-chose et pourquoi on se donne autant de mal à juste... à la fois avoir cette charge mentale de devoir faire l'action, lire les emails, et en fait, on est pris par cette spirale de faire des choses qui sont souvent très importantes pour le business. C'est nécessaire, mais ce n'est pas ça qui va changer les choses. Ça, c'est un déclic, en effet, que j'ai eu chez Louvre. On a fait plein de choses après. Et là, je me suis dit, maintenant, vu l'évolution, on était encore au début et les modèles étaient déjà impressionnants, alors que c'était le pire des modèles. Le coût baissait au fur et à mesure des nouveaux modèles. Donc, en fait, c'était...

• Speaker #0

  C'était le moment pour toi de passer à l'acte.

• Speaker #1

  Exactement. Et avec forcément l'esprit entrepreneurial que je peux avoir, c'était très tentant de se mettre à 100%.

• Speaker #0

  C'est vraiment génial et c'est vrai que ça décrit tout ce que tu viens d'expliquer chez Louvre, les CPI, finalement, l'automatisation en intégrant un modèle. Finalement, cette traîne de l'agentique, l'agent aujourd'hui qui remplacerait en tout cas une action humaine, ça vient de là, finalement.

• Speaker #1

  Oui, et même, c'est vrai qu'on parle d'agentique et c'est sexy, c'est la hype. Mais ce qu'il faut aussi avoir en tête pour toutes les personnes qui peuvent s'intéresser à l'IA, aux agents IA, c'est que ça reste la hype et que... On n'est pas encore dans cet aspect du réel côté entreprise, d'avoir des agents IA, même côté indépendant. On pourra en revenir dessus, il y a plein de risques, d'inconvénients là-dessus, et la techno n'est pas hyper mature. En fait, c'était déjà le fait de pouvoir créer des workflows qu'on faisait déjà avant, mais avec la couche d'intelligence d'IA. Parce qu'en fait, on aurait pu, pour donner un exemple, j'ai un mail, j'analyse le contenu, en fonction du contenu, je le catégorise, en fonction de la catégorie, je vais réaliser une action. cette action va être dépendante du destinataire, de l'objet d'email, puisqu'il y a le nom, l'ID par exemple d'un client, versus je vais faire ça ou je dois faire des règles en extraction de données, regex et autres. C'est beaucoup plus complexe. Et en fait, il faut anticiper tous les cas particuliers. Et nous, dans notre cas, par exemple, on a 200 entreprises qui nous communiquent l'information de manière différente. Donc, impossible d'avoir cette intelligence. Cette capacité dans un environnement aussi dynamique. Et là, l'IA, du coup, change beaucoup de choses. Avoir déjà des workflows IA, c'est déjà super bien.

• Speaker #0

  C'est un des trucs que je t'écoutais et je te le racontais avant quand on préparait cet épisode. Je t'ai entendu une fois et je pense que c'est important pour les gens qui nous écoutent de faire cette différence. Moi, quand je parle de l'agent et l'agentique et la trend, ce que je voulais dire, c'est que comme un agent immobilier ou un agent en tant qu'humain, on agit en tant qu'agent, souvent. Et c'est ce truc qui est un peu absurde, qui peut être ou qui va être dans le futur renversé grâce à la technologie, remplacé ou augmenté, etc. Mais effectivement, ce que tu dis toi, je trouve que tu as bien expliqué à l'événement de Genaille et France. C'est, quelle est la différence entre un workflow IA, donc un workflow intégrant de l'IA, et un agent ? Et peut-être tu pourras définir aussi ce qu'est un agent, comme ça c'est bien pour des gens qui démarrent.

• Speaker #1

  Carrément, et juste avant de rentrer dans ces deux définitions, comme tu l'as dit, c'est vrai qu'on a été conditionnés en tant qu'humains à travailler, à processiser des tâches, à les découper et à travailler essentiellement en silo sur des choses très précises. et en fait cette approche Il y a un peu d'optimisation de la productivité humaine sur les tâches de service. C'est vrai qu'avec l'arrivée de l'IA, on peut plus facilement identifier des choses et automatiser des choses. C'est aussi une suite logique, mine de rien, quand on fait ce constat. Et du coup, le workflow IA versus agent IA, en fait déjà le Pour définir un workflow IaaS, c'est simplement un workflow très déterministe où vous avez une série de tâches que vous réalisez, mais les unes après les autres. Des tâches qui peuvent être un appel API à un outil tiers, comme Gmail. Je vais regarder mes mails, ça peut être déplacer des mails, il y a plein d'options. Avec du conditionnel, souvent on va avoir des petites bulles qui vont nous permettre de... faire un si il se passe ça, alors on fait ça, sinon on fait ça, sinon encore on fait ça. Donc, c'est des aspects qui sont quand même assez rigides. Et ça, ça a des gros avantages. C'est que toi, quand tu as un business, tu as envie que l'IA fasse exactement ce que tu fais. Donc, tu n'as pas envie d'avoir de surprises. Les workflows IA, ça permet exactement ça, de reproduire ce que tu fais en ajoutant une couche d'intelligence. Parce que du coup, ce que je n'ai pas précisé dans le workflow IA, c'est qu'il y a l'IA. Donc, un appel API à un modèle, plusieurs modèles, ça peut être plusieurs appels, mais grosso modo, c'est comme si vous faites une demande sur ChatGPT, sauf que vous le faites à distance par API, et derrière, c'est au sein d'un workflow qui fait appel à d'autres outils, où il va y avoir une logique métier qui est reproduite, celle qui est la vôtre. Et tout ça, c'est un workflow IA, et c'est votre automatisation. Donc, ça, c'est super cool pour beaucoup d'entreprises, parce que, pas de surprise, vous connaissez le déclencheur. L'output, il est globalement très contrôlé, avec en plus, il y a des conditions. Mais ça aussi, ses limites, c'est que, notamment, là, en l'explicitant, on remarque qu'il y a cette logique métier, il y a ces étapes à réaliser, il y a du coup potentiellement un mapping, une cartographie de vos process à faire en amont, il faut tout poser à plat, et il y a beaucoup de rigidité. C'est-à-dire que si vous avez plein de cas particuliers, qui représente même si c'est la minorité mais une grosse minorité on va dire un 40% de minorité de cas particuliers ou 30 ce cas là souvent ils ne vont pas être bien traités par le workflow parce que vous allez devoir faire plein de branches en fait ça va commencer à grossir et en fait là vous mettez le doigt dans un engrenage où c'est une grosse machine un peu incontrôlable vous le faites une fois et puis le moment où vous avez une erreur quand il y a un bug en fait C'est mis en pause, vous avez la flamme de regarder, et en fait, l'objectif final qui est de gagner du temps, oui, c'est essentiellement gagner du temps, ou potentiellement même d'améliorer l'expérience, l'output, etc., c'est un échec. Donc, à ce moment-là, en effet, l'agent OIA, si du coup il y a des données qui sont très dynamiques et hyper pertinentes, il y a aussi cet inconvénient du fait que c'est moins déterministe et du coup c'est probabiliste. On a un résultat qui va être le plus probable en sortie. On peut faire en sorte de jouer sur des éléments pour baisser au maximum le niveau de probabilisme, on va dire. Et donc ça, un exemple classique d'un agent IA, c'est si en entrée, vous avez un message textuel d'un utilisateur, du coup, vous ne pouvez pas anticiper son message. Il y a trop de possibilités. Dans ce cas-là, le fait que ça soit traité par un agent, ça devient très pertinent parce que lui, l'agent, il va pouvoir, en fonction de votre logique et de l'objectif de cet agent, trouver le bon chemin pour répondre et arriver. Ça peut être répondre directement, mais ça peut être une étape préalable qui va être de trouver le bon chemin à prendre.

• Speaker #0

  Dans ce que tu es en train d'expliquer, qui est donc du coup le résultat, l'agent, il y a en définition, parce qu'en fait, il a une capacité, il a une autonomie. Il n'y a pas ton workflow, ça a une autonomie, une mémoire, une capacité d'action.

• Speaker #1

  derrière c'est ça en fait ce qui fait vraiment la différence avec un agent et un workflow c'est que c'est c'est Cet aspect d'autonomie où, grosso modo, il a des outils à sa disposition. La mémoire, c'est un sujet qu'on peut mettre de côté un peu sur le moment parce que c'est plutôt pour améliorer la précision de la réponse. En fait, plus on a d'éléments de contexte, vous le remarquez sûrement sur le chat GPT, quand vous échangez dans une fenêtre de chat, plus vous lui apportez d'informations, soit dans le prompt initial, soit en complétant des informations. En échange de ce chat, ça améliore le résultat et vous arrêtez à un moment donné parce que ça atteint votre standard. Vous êtes satisfait ? Donc, ça, on peut le mettre de côté parce que c'est plus sur la précision. Mais sur l'aspect autonomie, c'est ça. C'est qu'un agent, il a un prompt, les instructions que vous lui partagez, il les suit et derrière, il a souvent des outils à disposition qu'il va utiliser en fonction des instructions que vous lui avez partagées et des inputs de l'entrée. Et donc, c'est lui qui prend la liberté de choisir l'outil ou pas. Et donc, ce qui est super cool parce qu'il y a... Il y a ce fait qu'il utilise vraiment son intelligence, il est autonome, et si vous êtes suffisamment précis dans les instructions, ça marche bien. Mais en effet, il peut se tromper sur les outils, il peut du coup, ce qu'on appelle halluciner. Et en fait, l'hallucination, c'est simplement qu'il a souvent pas assez de contexte ou il lui manque des informations à prendre des mauvaises décisions. Mais après, vous pouvez corriger ça en... en ajoutant des étapes de vérification avec d'autres agents. Mais cet aspect d'autonomie, elle est hyper importante et il faut l'avoir en tête un peu comparable à une sorte de boucle d'itération où l'agent, pour donner un exemple concret, par exemple avec de la recherche avancée, si vous utilisez l'outil de Deep Research sur ChatGPT, OpenAI, c'est un outil qui permet de faire le travail d'un consultant junior, senior, peu importe. sur une thématique, sur un sujet, avec un rapport de plein de pages, où il aura plus d'une vingtaine de sources. Et en fait, là, c'est un agent qui va lui prendre la décision de déterminer des intentions de recherche, et scraper des informations sur le web, et avoir plusieurs sources. En fait, il va itérer jusqu'à un niveau de satisfaction. Et en fait, cet aspect-là à avoir en tête, c'est qu'il peut récupérer 15 sources, il peut en récupérer 20, 25, 30. En fait, cet aspect d'aléatoire, c'est lui qui décide jusqu'à quand itérer, en fait. Donc, dans un agent AI, il y a toujours souvent cette boucle, en tout cas, de je vais utiliser un outil, je vais reçu les instructions, je vais réutiliser un outil.

• Speaker #0

  Jusqu'à ce qu'il décide que ce soit fini. C'est lui le chef versus un workflow. C'est quand même toi qui a configuré le workflow qui est le chef encore.

• Speaker #1

  Oui, et en fait, le point important dans les workflows que je n'ai peut-être pas précisé et qui après permet de comprendre qu'on garde vraiment le contrôle, c'est que... sur un outil comme Make d'automatisation ou même N8n ou Zapier, on va faire un appel API à un modèle, mais on va faire en sorte que le résultat en sortie est hyper contrôlé. On veut un format structuré qui est un JSON, mais comparable à une sorte de tableau avec des colonnes et notes de valeur dans chaque colonne. Et ça, c'est nécessaire pour être dans une logique de workflow. On ne peut pas faire un appel API à un modèle en s'attendant à ce qu'il va nous répondre du texte. Et ce texte, on va le manipuler pour faire autre chose et continuer les étapes. En fait, c'est un bazar monstre parce qu'on retombe dans cet aspect probabiliste et là, en fait, ça va tout péter. On va... Donc, c'est... Il y a... Le fait de pouvoir générer des formats structurés en sortie depuis des données non structurées en entrée, puisqu'en gros, on lui partage plein de données en vrac, et c'est ça qui fait qu'on a pu passer une étape supplémentaire dans l'automatisation. Et ça date de pas si longtemps que ça. Les formats structurés en JSON en sortie, c'est 2024. Donc, ça paraît, ça reste très intéressant.

• Speaker #0

  Oui, dans le temps donné par l'IA qui change chaque semaine, c'est grand, 2024.

• Speaker #1

  Oui, c'est ça qui a eu un gros déclic sur l'automatisation. Quand on parle de workflow IA, en réalité, qu'on a des bulles d'IA, le résultat qu'on a, il est très structuré, on peut le manipuler.

• Speaker #0

  Ça fait un peu aussi le lien avec l'épisode d'aujourd'hui, puisqu'on a parlé beaucoup de workflow. et agents et aujourd'hui on organise un événement avec Make la semaine prochaine donc on avait fait aussi un épisode sur Zapier juste avant avec Marjolaine que tu connais finalement ces logiciels d'automatisation en tout cas les gros, il y en a plein mais on a parlé vite fait N8N aujourd'hui on va parler de Make, il y a Zapier mais d'autres en tout cas ce que je trouve intéressant chez eux c'est que eux arrivent du monde de l'automatisation et donc du workflow automatisé en tout cas Et ils se sont ouverts, et là tu disais justement, ça date de 2024, mais c'est pareil, eux c'est extrêmement récent, finalement, peut-être que N8N était le premier, mais d'intégrer une logique soit d'agent, soit en tout cas une logique d'intégration des API d'abord, des modèles. dans ces briques d'automatisation. Donc c'est un peu le thème qu'on va aborder ensemble aujourd'hui parce que c'est un des outils que tu utilises bien et que tu maîtrises. Comment t'expliquerais, si on te demandait ce que c'était Make, généralement, et puis là, avec cette logique dédiée à...

• Speaker #1

  Je dirais que Make, c'est un outil qui est connecté à la plupart des outils qu'on utilise et qui nous permet, depuis un déclencheur... de créer une série d'automatisation en utilisant les modules de connexion aux outils qu'on utilise. Et dedans, on peut aussi avoir des modules un peu plus personnalisés avec des scripts, etc. Mais qui va nous générer un réseau d'assortis. Donc Make, c'est cet outil qui va se charger d'exécuter l'automatisation que vous allez faire, de s'occuper de la connexion avec les outils. Parce que forcément, quand vous vous connectez avec un outil, il y a des actions qu'il est possible de faire et d'autres qu'il n'est pas possible de faire. Et donc, en fonction des actions, il faut remplir certains champs. Et certains champs sont nécessaires, d'autres sont juste facultatifs. Peut-être que pour vous, c'est nécessaire aussi. Donc voilà, c'est cet outil qui existe depuis pas mal de temps et en fait, encore à... Avant ça, il y avait un peu les IFTT, pour ceux qui connaissent. Et en fait, c'était vraiment à l'ancienne. Si la météo fait moins de 20 degrés, envoie-moi une notification, je prends mon KW, grosso modo, sur Gmail. Et c'était vraiment les bases, et donc essentiellement une étape. enfin un déclencheur et une action.

• Speaker #0

  Et tu as démarré du coup tout ce que tu nous as raconté un peu en introduction par rapport à ton parcours, tu t'es mis à quel moment de ton parcours à utiliser Make ?

• Speaker #1

  En fait, en gros, pour des personnes non techniques, je vais plutôt te dire que quand on veut automatiser les choses, le moyen le plus simple, surtout côté business, comme il y a beaucoup d'itérations, les process changent beaucoup, c'est d'utiliser quand même des outils qui ne sont pas très techniques. Parce que comme ça, on ne s'appuie pas sur une équipe de devs, on ne va pas leur demander tout le temps de faire des changements. Et on aime bien avoir le contrôle. Et donc, ces outils comme Zapier, ils permettaient à des personnes business de pouvoir faire la petite automatisation dans leur coin et de gagner pas mal de temps sur brancher des outils. C'est-à-dire que moi, j'utilise par exemple tel outil pour ma newsletter. Dès qu'il y a une personne qui s'inscrit sur ma newsletter, je veux lui envoyer un mail de bienvenue. Et donc ça, comment je peux le faire facilement ? Et donc ces outils permettaient de faire ces petits quick wins qui sont super utiles dans beaucoup de cas. Et donc moi, je me suis mis assez tôt dessus en entreprise parce qu'ils étaient déjà là et c'était encore le début, mais ça apportait pas mal de valeur pour l'entreprise parce que sinon, c'était des tâches qui étaient faites manuellement. Notamment, il y a l'aspect de notification qui est aussi très utile, juste en fonctionnalité de base. d'envoyer des petites notifications, d'avoir des alertes, grosso modo. Ça, c'était l'utilisation très basique au tout début. Mais juste, en fait, quand tu as une information qui change et tu as une alerte, c'était super cool. Tu avais un peu, tu as enlevé cette charge mentale de suivre une information. Donc, voilà, il y avait plein de trucs comme ça. Et hyper tôt, je me suis mis dessus. Et je pense que la plupart des personnes, en tout cas, que j'ai vues aussi se mettre dessus, c'est aussi dans cette logique-là de se dire, grosso modo, c'est un outil qui est déjà connecté à des... Il y a plein d'outils qui nous font gagner énormément de temps. En plus, moi, je peux le contrôler, je peux itérer dessus, et donc j'ai vraiment la main sans code. Alors après, de petit à petit, ils ont rajouté un petit peu de code, mais notamment par exemple, Make reste très intuitif, très no-code. Il y a des outils qui sont un peu low-code, donc on met un petit peu de code dedans et ça permet du coup de faire des choses un peu plus puissantes. Mais Make est resté sur cette logique vraiment très... Des intuitives, personne non technique.

• Speaker #0

  Il y a un côté très Lego chez Make où on fait des flèches, on fait une mind map avec du cliquer-glisser.

• Speaker #1

  Oui, tu drag and drop, tu relis des modules. Donc, c'est hyper intuitif.

• Speaker #0

  Avant de passer au cas d'usage dont on va parler aujourd'hui, on va parler de trois cas d'usage pour toi. Est-ce que tu as une anecdote dans tout ce que tu as pu voir et je pense que tu en as vu des paquets d'un truc un peu marrant que tu as pu automatiser avec Make ? ou autre. L'automatisation qui a fait un truc cool au-delà d'envoyer un mail, tu vois, pour la newsletter où on a tous fait un typeform qui envoie une réponse dans un slack, mais est-ce que tu as déjà eu un truc un peu marrant ? qui a débloqué un truc chez un client ou chez toi dans tes anciennes boîtes.

• Speaker #1

  Ouais, j'avoue, le truc un peu marrant...

• Speaker #0

  Marrant ou en tout cas, quand je dis marrant, ça peut être quelque chose qui a un impact fort, tu vois, et qui n'était pas évident pour la personne avec qui tu bossais ou quoi.

• Speaker #1

  Le truc, c'est que pour la plupart des personnes, c'est jamais évident de savoir ce qu'il est possible de faire avec l'automatisation ou avec l'IA en général. Parce que c'est des personnes qui ne voient pas le champ des possibles. Donc pour eux, c'est toujours surprenant de se dire qu'il est possible de faire des choses en automatique. Moi, j'avoue, ce qui me met sur le cul aujourd'hui, c'est quand en 2025, j'entends des personnes qui apprennent qu'on peut automatiser des choses très basiques que peuvent proposer les plateformes SaaS. Ils se disent, par exemple, pour ceux qui vont publier du contenu sur les réseaux sociaux, il y a des plateformes qui permettent de drag and drop des choses et les programmer. Et en fait, tu payes une licence de X euros par mois. Il y en a qui, la semaine dernière, je fais un call où la personne découvrait qu'il était possible avec l'automatisation de le faire en automatique. Se dire qu'en fait, je peux me passer de cet outil-là, je peux faire moi-même, je peux faire plein d'autres choses et surtout avoir cette approche beaucoup plus personnelle. Parce que ce qui est toujours un peu chiant avec les outils SaaS, qui sont quand même pratiques, c'est le manque de personnalisation par rapport à mon besoin, mon business, mon process, les outils que j'utilise, etc. Il y a toujours en fait un élément de friction à un moment donné. C'est-à-dire qu'il a plein de fonctionnalités l'outil, mais il y a un moment donné, ça va bloquer. Et là, tu te dis, putain mince, c'est quand même dommage, j'aurais pu faire ça, ça m'aurait apporté encore plus de valeur.

• Speaker #0

  Tu es enfermé dans le précaré du SaaS. Oui.

• Speaker #1

  Et donc, ça, c'est un truc qui va changer. Je pense que je suis assez convaincu de ça. Et donc, la chose marrante, c'est quand je découvre encore aujourd'hui, en 2025, que les personnes apprennent qu'on peut automatiser juste la programmation, publication de posts sur le réseau.

• Speaker #0

  Je pense qu'il y a 80-90% des gens dont c'est le cas aujourd'hui.

• Speaker #1

  Oui, c'est vrai que ça dépend du milieu. Mais oui, se dire qu'il y a des outils qui peuvent déclencher des actions pour nous à distance, de manière automatique, sans qu'on ait à les regarder.

• Speaker #0

  ça pour certains relève encore de la magie et ouais ouais ça me surprend toujours potentiel de automatisation et on va y venir après dans les cas d'usage dont on va parler là c'est un peu plus efficace entre guillemets on va parler de trucs du quotidien pour tout le monde, indépendant, indépendante et puis il y a aussi des gens un peu plus larges qui écoutent de temps en temps donc vous vous inspirez mais le premier cas d'usage dont on a parlé que toi tu sais implémenter et dont tu vas parler sur Make en l'occurrence, c'est la partie prospection. Donc automatiser ta prospection. On en parlera aussi la semaine prochaine dans notre événement. Donc c'est marrant que tu aies choisi ça. Est-ce que tu peux nous raconter peut-être comment tu ferais ou comment tu as fait sur des cas de prospection ? Tout à l'heure tu as un peu donné des guides de si vous avez un processus, il faut le mapper avant, etc. Donc de quelle problématique tu partirais là sur la prospection ? Comment tu ferais de A à Z pour arriver à un truc qui marche ?

• Speaker #1

  Déjà pour redonner aussi un point hyper important, un conseil c'est de ne pas automatiser un process que vous n'avez pas éprouvé vous-même manuellement une bonne quantité de fois. En fait sinon c'est commencer à un peu mettre la charrue avant les bœufs, à se lancer dans l'automatisation peut-être plus par le fait que ça va être sympa, sexy de se dire que c'est automatisé. mais en fait si vous l'avez pas éprouvé vous même ça va être plus chiant de changer l'automatisation régulièrement parce que ça ne vous convient pas ou parce qu'il y a des trucs que vous n'avez pas anticipé, parce que vous n'avez pas assez de connaissances sur le process, plutôt que de le faire manuellement. Et en fait, en le faisant manuellement, vous allez avoir des idées. si en plus vous commencez à un petit peu automatiser

• Speaker #0

  Comme vous connaissez une partie du champ des possibles, vous allez vous dire, ok, ça, je peux le faire peut-être différemment. Ce sera plus simple après, côté automatisation. Du coup, ça, c'est un premier point nécessaire. Typiquement, sur le commercial...

• Speaker #1

  Toi, tu en fais. Le commercial, c'est... Toi, tu fais de la prospection automatisée, du coup ?

• Speaker #0

  Oui, oui. En fait, nous, moi, les trois cas en tête que je voulais partager, qui sont pour moi les plus classiques, et qui sont les plus impactantes pour les boîtes, c'est la partie commerciale, la partie marketing, la partie commerciale avoir plus de business, la partie marketing plus communiquée pour avoir aussi plus de business, c'est un peu relié, et après la partie mail support, où c'est juste réduire le temps qu'on peut passer à des tâches administratives ou annexes. Donc la partie commerciale, moi je fais de l'automatisation, Mouah ! commercial avec de l'IA et je vais vous expliquer mais il y a une partie où il y a de l'IA, tout n'est pas de l'IA et le point en tout cas avant de commencer c'est déjà de s'assurer que vous avez déjà un persona identifié avec une proposition de valeur où vous ne faites pas des tests dans le vide, savoir si votre proposition de valeur va matcher avec un persona. mais vous avez fait des campagnes manuellement, ça a bien fonctionné, sur une proportion quand même assez...

• Speaker #1

  C'est 10 mails, 100 mails ?

• Speaker #0

  Ouais, au moins, ce qui est bien, c'est en gros, côté commercial, avoir des campagnes où vous avez vraiment plus d'une centaine de mails, souvent c'est qu'il manque potentiellement de la segmentation. Donc, si vous restez entre la dizaine et 100, c'est bien. Et multipliez ce type de campagne. Comme ça, vous pouvez potentiellement changer le messaging et savoir ce qui marche. Et déjà à ce niveau-là, vous allez pouvoir savoir si ça vaut le coup d'automatiser ou pas. Et s'il ne faut pas refaire un travail de votre côté pour peut-être améliorer le perso-nacile, améliorer votre proposition de valeur, changer des choses dans le messaging. Il y a plein de choses possibles à faire. En tout cas, le premier point, c'est la cible. Être sûr que vous avez déjà une cible bien identifiée où ça fonctionne.

• Speaker #1

  Donc là, tu es au moment où tu te dis que ça fonctionne et que tu peux l'automatiser. Qu'est-ce que tu fais à partir de là ?

• Speaker #0

  En fait, ce que toi, tu veux automatiser, si tu as la bonne cible…

• Speaker #1

  Call d'email, disons.

• Speaker #0

  Par exemple, le call mailing, ça peut aussi être étendu à d'autres formats. LinkedIn, grosso modo, du téléphone, on pourra en reparler. mais en gros il y a plusieurs étapes que tu... toi-même tu réalises souvent, c'est trouver des leads sur ton personna. Quand tu as trouvé des leads, tu veux enrichir ces leads pour avoir plus d'informations et sur ta base de première identification savoir en fait ceux qui sont les plus chauds par rapport à ta proposition de valeur. Donc là l'idée c'est faire de l'enrichissement sur des informations sur l'entreprise, la taille de l'entreprise et donc réduire un petit peu le spectre de ce que tu as à récupérer en termes de leads mais aussi détecter des signaux faibles. C'est ça qui est aujourd'hui hyper important. surtout on est beaucoup plus contacté par mail donc c'est grosso modo des personnes qui ont suivi sur les réseaux une entreprise en particulier qui ont réagi à un contenu qui ont commenté un contenu qui dont l'entreprise a parlé récemment dans le côté actualité d'une d'un sujet qui est en phase avec la proposition de valeur et en fait ses intentions ces signaux faibles c'est C'est capital pour avoir une base. de prospects, de leads sains qui est vraiment en phase et avec un momentum qui est pertinent. Parce que sinon, c'est un peu à l'autrie. Tu prends un paquet de leads et tu tires dans tous les sens et tu en as quelques-uns, c'est cool, mais c'est juste que tu vas perdre du temps à contacter plein de personnes en ayant en tête que tu ne peux pas contacter tout le monde. Tu ne peux pas envoyer 10 000 mails d'un coup avec ta boîte mail. Ce qu'il faut avoir en tête, c'est qu'en ordre de grandeur, tu peux envoyer par jour entre 20 à 50 mails par jour et des messages LinkedIn, tu peux en envoyer en fonction de ton compte, entre 20 à 30, 40 mais c'est ça grosso modo donc à partir de ce moment là, si tu as ça en tête, tu peux pas avoir une approche en te disant allez je prends les 50 premiers qui ressortent et on va s'attaquer à eux et puis je vais continuer au petit bonheur la chance à tendance, ouais je sais que j'ai une réponse.

• Speaker #1

  Tu vas au bon spot de pêche tu vas pas au milieu de l'Atlantique Merci.

• Speaker #0

  C'est ça qui fait la particularité.

• Speaker #1

  Comment tu fais ? Qu'est-ce que l'IA vient faire là-dedans ? Si tu avais un mec devant toi avec des API de PenEye ou de Gemini, ou je ne sais rien, ce que tu utilises, qu'est-ce que tu fais là pour que ce que tu es en train de nous décrire fonctionne automatiquement ?

• Speaker #0

  Justement de répondre à ça, sur ce que je fais. les dernières étapes c'est donc du coup j'ai parlé la première étape identification génération de lead récupération de lead deuxième étape d'enrichissement où en fait on va filtrer et on va avoir seulement ceux qui sont les plus chauds troisième étape c'est messaging je vais générer un message personnalisé en lien avec mon persona la proposition de valeur qui est peut-être plus pertinente si on est un peu différente pour ce persona là et personnalisé par rapport du coup à plein d'éléments que j'ai pu récupérer à l'étape 2 et la quatrième étape ça va être sur... plutôt de gérer les réponses pour savoir si certaines réponses génèrent des réponses négatives. En fait, je peux juste archiver le mail, synchroniser ça avec mon CRM en le mettant en perdu. Si c'est du nurturing, je peux l'ajouter à une campagne et lui générer une réponse très basique. Je n'ai pas forcément besoin de passer du temps sur cette étape-là de réponse. Je peux juste me concentrer sur mon tableau de pilotage à la fin. Et donc, sur la deuxième étape, comment faire pour récupérer des signaux ? Je pense que plus globalement, la question, c'est aussi en quoi l'IA est utile, à quel moment, dans ces quatre étapes. C'est un moment où ce n'est pas du tout pertinent. Première étape, grosso modo, trouver des leads. Aujourd'hui, il y a des API sur LinkedIn qui vous permettent de faire des filtres. Ou même, vous-même, en effet, manuellement, de faire des filtres. Si vous avez un compte payant, vous faites des filtres et vous exportez le résultat. Soit vous pouvez passer par des API qui ont des abonnements SaaS Navigator, où tu peux faire des filtres hyper avancés sur la table d'entreprise, sur les job titles, etc. Et donc ça, il n'y a pas besoin d'y aller. Deuxième point, l'enrichissement. À partir du moment où vous avez des URL LinkedIn, des informations, nom, prénom et autres, Vous pouvez potentiellement avoir besoin d'autres informations, comme par exemple sur la taille de l'entreprise, sur la structure de l'entreprise. Nous, par exemple, moi dans mon cas, c'est quelque chose que je regarde. J'ai besoin de savoir en gros la taille des équipes sales, support, etc. Pour la proposer des solutions, il y a, parce que plus la taille est importante, plus ça veut dire qu'il y a un besoin fort, il y a du volume et des tâches à automatiser. Donc ça, il y a un niveau quand même de granularité sur les informations qu'on peut récupérer, qu'on peut enrichir, qui est très très puissante. Là, je me base essentiellement sur LinkedIn, mais ça peut être aussi, pour rester en lien sur LinkedIn, ne pas se perdre dans d'autres sujets, dans d'autres outils qui permettent de faire de l'enrichissement. Mais ça peut être, par exemple, savoir s'il y a des jobs ouverts sur LinkedIn et s'ils recrutent, savoir si les six derniers mois, les deux dernières années, ils ont recruté et quel est leur niveau de croissance en termes de recrutement, quel est leur niveau de croissance en termes d'employés aussi dans l'entreprise. Il y a plein de choses possibles. et notamment le fait de récupérer des informations sur l'URL LinkedIn, sur les réactions qu'il a pu faire à des posts, etc. Donc ça, ce n'est pas de l'IA, c'est du workflow basique des appels API. Là où l'IA peut intervenir et où c'est pertinent à cette étape-là, parce que l'objectif ici, c'est de faire un filtre, c'est sur du scoring et du lead scoring intelligent. C'est-à-dire que nous, ce qu'on avait l'habitude de faire avant, c'était « Ah ben, cette entreprise, elle n'a plus de X salariés, elle travaille dans telle industrie. » et ce mec là c'est le head of sales c'est parfait mais en fait du coup ce qu'on a souvent l'habitude de faire avec le lead scoring c'est je mets un plus x si c'est tel élément un moins si c'est une autre information et ça me permet idéalement je vais mettre des gros plus et des gros moins pour un peu avoir une échelle qui est assez large la plus possible plutôt que d'avoir une échelle de 0 à 10. Si vous en avez une échelle de 0 à 1000, il y a plus de granularité, donc vous allez pouvoir trier plus facilement. Mais ça, c'est très basique. Alors qu'avec l'IA, ce que tu peux ajouter, c'est l'aspect intelligence où je vais analyser la description de l'entreprise, savoir si c'est en lien avec la profession d'alerte que je peux avoir. Ça, c'est un truc très basique, mais je peux aussi analyser les comportements de l'utilisateur sur le réseau et savoir s'il coche des cases de ce que je peux proposer. Il y a cet ajout d'intelligence, mais plus une analyse qualitative du résultat plutôt que quantitatif, où on va comparer des chiffres, on va comparer des valeurs. Et ça, ça permet d'avoir un filtre plus puissant, ce qui fait avoir une base plus puissante et du coup un taux de réponse pertinent,

• Speaker #1

  etc. Donc là, si tu es dans ton workflow, tu as récupéré tes datas depuis LinkedIn, disons, imaginons que tu les consolides sur un sheet ou tu veux textuellement, et tu envoies du texte après sur un bloc. de Make par exemple qui intègre OpenAI, c'est ça à ce moment-là ?

• Speaker #0

  Ouais, grosso modo, c'est ça. Tu peux le voir aussi dans la foulée où de base, tu as fait de l'enrichissement, tu l'as mis dans un Google Sheet avec des colonnes. Il y a certains moments où tu vas faire des appels API. Les appels API, là où il y a l'IA, c'est par exemple aussi pour formater. Il y a des personnes qui vont écrire leur nom de famille en majuscule. Tu as envie de retravailler ça. L'entreprise s'appelle Acme Group. Tu n'as pas envie, tu as envie juste de mentionner Acme. Donc, tu as plein de trucs comme ça où tu veux faire du formatage. et ça en fait Il est hyper patient pour ça parce que tu n'as pas besoin de lui dire s'il y a ça, alors je retire la partie après temps de valeur ou je retire le mot groupe, etc.

• Speaker #1

  Tu vas prompter pour lui dire, généralement, il faut que tu simplifies les noms des entreprises, les noms de famille, c'est en majuscule au début.

• Speaker #0

  Et là, du coup, tu as ton format structuré, comme je parlais avec, par exemple, l'entreprise qui est formatée, les éléments que tu réinjectes du coup. Et puis après, tu as en effet ton lead scoring à la fin. Ton lead scoring va te permettre de trier et de cibler et ajouter les personnes dans ta campagne. Mais là où l'IA est super puissante, c'est après sur le messaging. On l'a vu, on le voit, quand on utilise cette GPT, il est super puissant pour, sur la forme, faire un résultat très bon. Et sur le fond aussi, ajouter des éléments, si on le prompte bien, qui sont assez surprenants, et on se dit, putain, je n'aurais pas eu cette approche, d'idée d'approche. Et donc, plus on a ces variables qui sont bien propres, qui sont bien structurées, plus ça lui donne des éléments de contexte. par rapport à votre entreprise et vos propositions d'alerte pour générer un message pertinent. Donc il y a plein de techniques différentes. Il y a la technique de se dire, ChatGPT ou OpenAI va me générer mon mail en entier. Il va me générer une partie, par exemple, que mon Bride Glass en Icebreaker, que mon Call to Action à la fin. Il va me générer mon objet, par exemple, ou il va me générer seulement des mots au sein de mon template. Peu importe le choix, ce qui est sûr, c'est que... L'IA permet quand même d'aller beaucoup plus loin dans la personnalisation. Ton objectif, c'est d'avoir une réponse. Donc plus c'est naturel, plus tu as de chances d'avoir une réponse. Et du coup, il y a un gros travail là-dessus de l'IA qui est super puissante. Et après, là où l'IA intervient aussi, c'est dans la gestion des réponses. Parce que ce que tu veux, tu n'as pas spécialement envie de passer du temps sur un mec qui te dit « je ne suis pas intéressé » ou « désinscris-moi, tu me fais chier » . t'as envie de passer du temps sur celui qui te pose des questions celui qui veut prendre un rendez-vous potentiellement arriver directement au rendez-vous et donc l'IA elle peut gérer et mettre à jour tes statuts pour que t'aies un bon monitoring sur ta campagne parce que ce que tu veux savoir c'est pas le nombre de mails envoyés ou le nombre de mails ouverts c'est le nombre de mails dans les réponses de x% de réponses c'est ceux qui t'ont fait des réponses positives ou du nurturing à la limite c'est ça qui t'impacte le plus donc Donc... Et pour donner des exemples, en fait, après, c'est assez illimité en termes de signaux faibles et de messaging. Mais il y a plein de possibilités. Pour donner un exemple, sur LinkedIn, quand aujourd'hui tu es connecté avec quelqu'un, tu peux voir l'ensemble de ses connexions. Si tu vois l'ensemble de ses connexions, tu peux ensuite, du coup, dans ses connexions, voir ceux qui sont dans ton ICP. dans ton personna. Dans ceux qui sont dans ton personna, tu peux ensuite voir ceux qui sont vraiment proches de cette personne que tu connais, que tu es en connexion. En fait, en regardant s'ils sont dans la même ville, s'ils ont travaillé dans la même entreprise avant, parce que tu as toute la partie d'expérience, d'éducation, si on est à l'école ensemble, etc. Et potentiellement identifier des personnes où tu peux avoir une mise en relation ou juste citer en disant salut je te contacte j'ai vu que tu connaissais Nils c'est marrant je l'ai accompagné sur tel sujet t'as pas besoin de demander une intro tu peux juste citer que t'as travaillé avec on a travaillé ensemble je t'ai accompagné c'est super bien placé bon faut que ça soit aussi le cas et en fait ça t'as un taux de réponse qui explose par rapport à juste Je ne parle même pas des mails avec...

• Speaker #1

  Sur ta prospection aujourd'hui, un peu pour conclure ce cas d'usage-là sur la prospect, tu penses que, raisonnablement, tu as gagné combien de pourcentage de taux de réponse, disons, si on part du début, à peu près, grosses mailles ?

• Speaker #0

  En fait, c'est hyper large parce que ça dépend des signaux faibles. Mais en gros, ce qu'il faut avoir en tête, c'est qu'un taux moyen de réponse, on est souvent dans... si tu ne fais pas n'importe quoi, tu vas être autour de 3% de taux de réponse. Alors dedans, tu peux avoir du négatif. Donc déjà, si après tu ne gardes que les positifs, tu n'as pas grand-chose. Je ne parle même pas après, si tu ajoutes les rendez-vous, le pourcentage de closing. Et en gros, avec des signaux faibles, tu peux facilement passer à 10%, 15%, 20%. Et là, je te parle sur l'introduction. tu peux vraiment être là sur du 50% de ton réponse. Ce qui est normal parce que là, quand je parle d'introduction, je vérifie bien que la personne est connectée sur LinkedIn, mais ce n'est pas une connexion qui vient de nulle part. Ils ont été dans la même école ensemble. Ou en tout cas, cette personne, ça lui parle au moins parce qu'il y a vraiment un intérêt qui a été validé. Et ça, tu n'as pas spécialement besoin de faire un workflow hyper complexe. En fait, si tu récupères la plupart de ces informations, tu partages un modèle d'IA, tu lui dis voici ce personna, ils sont connectés sur LinkedIn. Est-ce que d'après toi, ils ont passé du temps ensemble au travail, à l'école, quelque part ? En fait, l'IA va très bien se débrouiller pour identifier s'il y a une connexion.

• Speaker #1

  Génial, c'est super intéressant et clair tout ce que tu racontes sur la prospection deuxième cas d'usage dont tu voulais parler création de contenu création de contenu automatisé c'est quoi pour toi le cas d'usage là-dedans qui te sert le plus ?

• Speaker #0

  En fait création de contenu j'en parle aussi avec la partie sales parce que quand on est indépendant ou qu'on a une entreprise, notre objectif c'est d'avoir le plus de clients possible et de les payer le moins cher possible pour avoir ces clients-là et donc c'est pour ça que Là, je vous parlais d'envoyer des emails à un nombre restreint de personnes parce qu'il y a plein de choses où tu vas utiliser des outils pour récupérer l'adresse mail, récupérer potentiellement des numéros de téléphone, etc. Donc, tu n'as pas envie de le faire sur des leads où tu vas en faire en plus forte quantité et tu vas payer du coup plus cher juste pour pouvoir contacter ce lead que ce que tu ferais avec moins de volume et sur des personnes qui répondent plus. Et donc la même logique, c'est côté marketing, c'est avoir des clients avec un coût d'acquisition le moins cher possible. Et là-dessus, la plupart des personnes n'ont pas le temps d'écrire du contenu, pas le temps de partager ce qu'ils font en fait. Et il y a, on le voit sur le messaging côté commercial, très puissante pour rédiger du contenu. Donc après, contenu texte, contenu... Contenu texte que tu peux élargir à d'autres formats, images, vidéos, audio. Mais en effet, aujourd'hui, déjà, si tu mets le doigt dedans, contenu textuel, tu peux faire beaucoup de plateformes.

• Speaker #1

  Tu fais du contenu texte au travers de workflows type Make, etc. aujourd'hui, toi ?

• Speaker #0

  Je fais du contenu textuel d'automatisation. Ouais,

• Speaker #1

  en automatisation. Est-ce que tu as un truc qui sort de workflow automatique ?

• Speaker #0

  J'ai un truc qui sort, mais pas pour mon compte LinkedIn, par exemple. Je poste sur LinkedIn. Je ne le fais pas via un workflow. Essentiellement, pour une raison très simple, c'est que le but, c'est de poster automatiquement quasiment.

• Speaker #1

  Ça pourrait t'envoyer automatiquement un truc que tu as lancé ou quoi, dans Slack ou je ne sais pas où.

• Speaker #0

  Oui, c'est clair, ça pourrait me l'envoyer. La différence avec le fait de me l'envoyer directement versus moi, j'ai un assistant personnalisé sur ChatGPT, je drag and drop une idée, je lui fais un bocal pour lui dire toutes les informations personnelles. en retour d'expérience G et il me rédige le poste, en fait, en termes de résultat, de rapidité de résultat, de qualité du poste, c'est meilleur en direct. C'est incomparable. Parce qu'en fait, le workflow, je ne vais pas partager toutes les informations spécifiques en lien avec cette news qu'il a récupérée. Est-ce que cette news est pertinente ? C'est lui qui décide de l'idée, du sujet. En fait, souvent, ça va dépendre de comment tu t'organises. Moi, j'avoue que je poste. et c'est plus personnel et j'aime bien poster. Du coup, ça me fait un peu chier aussi d'automatiser. Par contre, typiquement, pour faire des articles SEO, moi, ça me fait un peu chier de faire des articles SEO de 1 500 mots, de 1 000 mots sur des sujets et où il faut avoir une optimisation SEO. Du coup, la LIA est très puissante et des scénarios sont hyper pertinents. Des scénarios d'automatisation de A à Z. Et du coup, en fait, là, l'idée... c'est de se dire, typiquement sur un... Moi, quand je génère du contenu SEO, c'est de se dire, je veux contrôler l'idée, je veux contrôler le contenu que je lui partage sur lequel il va pouvoir s'inspirer, et je n'ai pas envie qu'il se base uniquement sur en gros les informations qu'il a en base pour me générer un truc en surface qui va être pété. Donc, ce que je fais, c'est que moi, sur Airtable, on peut créer des formuleurs qui sont liés à notre base de données, qui vont remplir notre base de données, et après on peut... générer des boutons qui vont déclencher deux taux de matination. Et en fait, ce que je fais, c'est que j'ai un formulaire, je remplis le titre de mon article, je dis le nombre de mots que je veux, je lui partage. du contexte. Le contexte, c'est, il a déjà sur mon style réactionnel, il a déjà ça. Mais le contexte, ça va être ici sur l'idée que j'ai. Donc par exemple, les agents IA. C'est quoi les news de référence sur le sujet d'agents IA ? Ça peut être une vidéo YouTube que je peux lui partager. Ça peut être un blog de texte brut. Ça peut être un article de site. Peu importe. Et ça peut être un document. et peu importe ça peut être aussi la combinaison des 4 à la fin je lui précise quelques éléments, je lui clique sur générer ça part dans mon scénario et ça va me remplir du coup ma base de données avec l'article en question moi je vais pouvoir relire l'article c'est directement mis en brouillon sur mon CMS donc par exemple Webflow, WordPress, etc je peux relire avec tous les champs qui sont créés métaditale, métadescription, la catégorie, etc j'ai pas besoin de m'embêter à à remplir des champs nécessaires côté interface, mais qui sont pas très utiles. J'ai pas de valeur ajoutée à mettre la meta title. Et du coup, je peux me concentrer sur la relecture pour essentiellement mettre des images, etc. Et là, ce qui est intéressant, c'est qu'une fois que j'ai mon article SEO, j'ai un contenu long qui a été validé, que moi j'ai relu, avec un style, etc., dans la forme, dans le fond, c'est parfait. Maintenant, je peux le découper et le recycler en d'autres contenus. Donc ça, je peux facilement en faire un posting team. un post sur Instagram, un post sur Twitter ou autre réseau. Et le truc, c'est que moi, dans mon cas personnellement, comme je publie sur ma page personnelle, ce n'est pas très pertinent de le faire. Je préfère partager des ressentis personnels ou des ressources personnelles. Par contre, relayer ça sur les réseaux, l'article SEO sur une page d'entreprise, c'est hyper pertinent parce qu'à la fois, ça aide les moteurs à indexer l'article. ça va le booster, ça va permettre d'avoir des premières visites, des comportements, etc. sur la page. Donc ça, c'est full bénef. Et faire du SEO, pour ceux qui se posent des questions, ce n'est pas encore old school. Les moteurs d'IA, comme TGPT, se basent encore sur le top des résultats Google pour vous générer la réponse. Donc en fait, plus tu génères de contenu, plus tu as de chances d'apparaître dans ta niche, dans les moteurs de réponse. et donc ça reste hyper pertinent il y a des choses où il faut s'adapter mais ça c'est un autre sujet donc voici comment l'utiliser quand on n'a potentiellement pas le temps de créer des articles SEO en fait il y a au moins 5 minutes t'as fait un article et toi tu te concentres sur 20% de relecture et le 80% du taf est fait donc tu peux du jour au lendemain passer à un article par semaine minimum Ce qui peut paraître beaucoup pour certains, mais tu peux même augmenter. Et après, tu peux faire la même chose. Si ton article est validé, tu peux le publier sur le réseau. Sur la création de contenu, il y a quand même un gros... Sachant que tu pourrais aussi te dire que ton article SEO, tu pourrais le transformer en audio et publier tous les jours une news d'actualité ou faire un article SEO d'actualité sur ta niche. Et à ce moment-là, tu commences à devenir une sorte de média. Et si toi, tu es indépendant, tu vends ton temps. À partir du moment où tu commences à avoir du trafic et à être un média un petit peu, et donc à être plus qu'un indépendant qui vend son temps et des prestations, ta valeur d'entreprise augmente aussi beaucoup, sans forcément beaucoup plus d'efforts de ton côté.

• Speaker #1

  Oui, le côté revenu passif, productisation, etc.

• Speaker #0

  Oui, même si tu veux revendre ton entreprise, en tout cas, elle n'est pas seulement liée à ton temps. Elle est liée aussi à la stack technique, les médias. Ton média, ton site qui fait du trafic aujourd'hui et qui attire plein de personnes, qui pourrait être de la monétisation pour une autre entreprise. Donc, ça a beaucoup de valeur.

• Speaker #1

  Super intéressant. Et le troisième cas d'usage dont on voulait parler, et on en a un peu parlé parce que tu nous as raconté des choses hyper pratiques dans ton expérience passée, puis là avec la partie prospection, c'est la gestion des emails entrants. Là, si on va un peu plus dans le détail, sur l'email entrant, comment tu fais pour gérer dans un workflow en intégrant de l'IA ? Qu'est-ce qui se passe concrètement ?

• Speaker #0

  En gros, sur l'automatisation, le premier point à avoir en tête sur l'automatisation, c'est le déclencheur.

• Speaker #1

  Tag ou quoi ? Drangé mail ?

• Speaker #0

  Je parlais juste avant sur la partie marketing, le déclencheur, c'était le formulaire. Sur la partie support mail, le déclencheur, ça va être un mail entrant que vous avez. je partage cet exemple parce que je pense que c'est très pertinent pour les... personnes qui peuvent nous écouter, qui peuvent avoir pas mal de mails. En fait, on aura envie de se débarrasser et d'avoir plus de charge mentale sur les emails et de savoir en fait ce qu'on doit lire, ce qui est important, on doit prendre du temps. Donc l'idée, c'est simplement, dès qu'on a un email entrant... de pouvoir faire un appel à un modèle qui va nous permettre de catégoriser sur la base d'une liste de catégories qu'on a. Cette liste de catégories va nous permettre de savoir, enfin, cette catégorisation va nous permettre de savoir, en gros, si ce mail, déjà, il est potentiellement important, pas important, si je dois le lire ou pas. Et moi, je vais déjà y voir beaucoup plus clair dans ma boîte mail. Et c'est quand même beaucoup plus avancé que si je fais... Si demain, se dire que, par exemple, Gemini ou Google va ajouter cette fonctionnalité IA, c'est cool, mais... ça ne va jamais en lien avec votre business précis. Vous, vous avez des catégories qui seront très précises, avec des analyses de texte qui seront très précises pour mettre dans une catégorie. Et donc, cette logique métier, si vous ne la faites pas dans une automatisation ou avec un modèle d'IA, vous ne l'aurez jamais, il ne faut pas compter dessus, avec les fonctionnalités IA qui vont arriver. Parce que ce ne sera pas au niveau de personnalisation que hyper générique. Donc, ça, ce n'est pas du temps perdu. Une fois que vous avez cette catégorisation, vous pouvez vous dire, bon, sur cette catégorie, j'accepte d'archiver, de ne même pas les lire parce que je m'en fous. Je n'ai même plus envie de passer du temps à me désinscrire. De toute manière, je vais recevoir des merdes.

• Speaker #1

  Tu as connecté Gmail, ça part dans un LLM, ça revient dans Gmail du coup.

• Speaker #0

  Du coup, le déclencheur, c'est Gmail. Ça passe par un appel API à ChatGPT, grosso modo. Ça va ensuite faire des conditions en fonction des catégories. Ça va faire des choses. Il y a une chose qui peut être archiver l'email. Donc là, je ne vais même plus dans Gmail, je ne vais même plus le voir. Ça peut être le déplacer dans un dossier dans Gmail, toujours. Ça peut être potentiellement, par exemple, récupérer du contexte quelque part, parce que je me préparais en grosso modo à répondre. Parce que si vous souhaitez générer, ce qu'on cherche beaucoup, c'est générer des réponses, un brouillon de réponses d'abord, et ensuite, envoyer un mail. Pour générer un brouillon... on peut se frustrer et se dire « putain ça marche pas, l'IA ne répond pas correctement » . En fait, il faut se dire que c'est un stagiaire qui a essayé de répondre, il a tenté de répondre, et là vous n'êtes pas satisfait de sa réponse, il lui manque un truc. Alors je dirais que ce n'est pas forcément le cerveau qui lui manque, mais c'est plus des éléments de contexte, des éléments que toi tu as en tête, que tu n'as pas partagé, mais aussi des éléments de contexte en lien avec cette personne-là, qui sont récupérables sur un CRM, sur tes précédences d'échange, ou est-ce que c'est un client, est-ce que c'est un prospect. Est-ce que c'est un partenaire ? Et à partir de ce moment-là, où tu récupères, tu fais un appel API dans ton workflow à un CRM, en fait, tu as tous les éléments de contexte, de vie un petit peu, de cette personne-là. Donc tu peux presque, sans que le modèle ait à analyser le message, il pourrait presque anticiper, se dire « Ah, mais je sais qu'il va me contacter parce qu'on a un rendez-vous la semaine prochaine sur tel sujet, et du coup, c'est en lien avec ce rendez-vous, ou il y a une facture qui n'est pas payée, c'est un partenaire, enfin, je sais. » Mais déjà, ce sont des éléments de contexte qui vont me permettre de répondre précisément et correctement pour générer un brouillon de réponses. Donc après, derrière, avant, dans les conditions dont je parlais, les différentes catégories, l'idée, ce n'est pas tout de suite de réaliser des actions sur Gmail ou sur un autre outil de messagerie, c'est potentiellement d'ajouter des actions qui vont permettre de se mettre dans des bonnes conditions à la fin, décider d'archiver, de répondre, d'envoyer automatiquement, notifier aussi. Ça, c'est un peu l'étape ultime. Mais ça, c'est un point assez important à avoir en tête, c'est que ces étapes permettent d'aller assez loin dans l'automatisation, dans la génération de brouillons qui vont être précis et corrects, qui vont vraiment faire gagner du temps.

• Speaker #1

  Toi, tu t'arrêtes un peu à l'étape brouillon et tu reprends un peu en général avant d'envoyer ? Tu as quand même des workflows qui envoient direct du mail.

• Speaker #0

  Non, on fait l'automatisation totale. En fait, ce qu'il faut avoir en tête, c'est que je sois indépendant ou une entreprise qui a 10 000, 50 000 tickets par mois. J'ai des tickets de niveau 1 qui sont des tickets hyper basiques. Grosso modo, c'est quoi ? Ouais, alors ma facture, on va dire que c'est un peu plus complexe, mais c'est grosso modo très basique, informations qu'on retrouve partout, c'est quoi vos horaires, comment je peux vous contacter. Il y a des trucs niveau 1 que n'importe qui répond sans récupérer du contexte. Juste en ayant du contexte sur l'entreprise, tu es capable de répondre. Donc tu réponds direct. Niveau 2, c'est je vais faire la lecture seule d'outils tiers pour récupérer du contexte parce que j'en aurais besoin. Donc par exemple, si quelqu'un dit est-ce que ma facture est payée ? Bon bah là, il faut aller taper dans un outil, récupérer en fonction de la reste mail du destinataire, si la facture est payée ou pas. Et dans ce cas là, je suis capable de répondre. Donc niveau 2, ça déjà, le niveau 1 je peux... automatisé et si vous faites une analyse de vos précédents emails, des 100 derniers emails juste par exemple ou des 500 autres, vous savez la proportion de niveau 1, niveau 2 et niveau 3 donc déjà le niveau 1 c'est ça le temps de gagner, niveau 2 c'est lecture seule et là ce qui est bien c'est que souvent en fait vous ça vous oblige à aller sur l'outil en question pour récupérer l'information s'il y a le fait en brouillon en fait déjà elle aura fait le travail donc l'information sera display Donc ouais, ça sera de la vérification de la relecture et c'est un gain de temps plus important que les tickets de niveau 1. Les tickets de niveau 1, c'est surtout la mise en forme en fait. Je veux répondre avec un mail propre. L'IA sera d'ailleurs meilleure que vous. Ça c'est, elle va mieux écrire, pas de faute, ça sera plus homogène. Souvent, si toi t'essayes de modifier le mail, tu vas faire une bêtise, donc touche pas et laisse l'IA envoyer grosso modo. Et niveau 2, donc là, tu peux relire juste si t'es pas très confiant, mais en fait ça c'est assez basique. Le niveau 3, c'est là souvent où tu vas vraiment intervenir, c'est qu'en fait, il faut faire des éditions d'informations dans ton logiciel. Ma facture, par exemple, il y a eu un souci, est-ce que tu peux me la renvoyer ? Là, c'est un peu plus compliqué parce que potentiellement, il faut changer des informations dans la facture et ça, ça serait en fonction du volume. Dans un premier temps, ce n'est pas aller chercher. Donc ça, ça peut être juste déplacé dans un fichier, dans un dossier.

• Speaker #1

  Super clair. c'est bien parce qu'on se projette dans tes trois niveaux on sent que... Il y a du vécu. C'est énorme.

• Speaker #0

  Ouais, ouais. Et donc, ce qu'il faut avoir en tête, c'est que sur le support, vraiment la partie de traitement automatique de mail, c'est très mature. Ça se passe très bien. C'est juste qu'il faut bien catégoriser, bien structurer. Et on a des promptes différentes forcément dans la génération du contenu si on récupère des informations ou pas. Mais ouais.

• Speaker #1

  Ok, génial. Trois cas d'usage bien précis, concrets et tout, merci. Peut-être pour un peu conclure entre guillemets sur les trois cas d'usage, si tu as quelqu'un qui écoute là aujourd'hui, qui veut démarrer, peu importe, que ce soit un collaborateur, un indep, etc. Par rapport à ce que tu as dit, quel est ton conseil ? Démarrer de zéro, workflow IA, un agent de main.

• Speaker #0

  Conseil du coup pour démarrer sur l'automatisation ?

• Speaker #1

  Oui, démarrer de zéro, alors ta cartographie du coup, ok, mais est-ce que tu as un outil ?

• Speaker #0

  une best practice que tu donnerais à quelqu'un qui te demanderait conseil je pense que le mieux c'est de prendre quelque chose que vous faites régulièrement tous les jours, toutes les semaines vous maîtrisez totalement ce process là qui potentiellement vous embête parce que si vous prenez du plaisir c'est dommage de ne plus le faire et de mapper ça sur un papier, sur Miro sur un outil, vous voyez les différentes étapes vous potentiellement mesurer le temps que vous passez là-dessus, le nombre de tâches que vous réalisez, ça rapidement ça peut vous donner un ordre de grandeur du temps que vous allez économiser dans la semaine, potentiellement aussi avoir en tête c'est la charge mentale en moins surtout qu'on est indépendant, donc il y a tous ces aspects là à prendre en compte et après à commencer doucement c'est à dire que ça c'est potentiellement la vision globale de tout votre process mais vous pouvez commencer peut-être par un petit morceau et une partie peut-être un peu frustrant parce qu'on se dit ah je fais pas tout ... Mais il vaut mieux y aller par étapes que d'essayer de faire tout d'un coup et abandonner. Un peu comme quand on va à la salle de muscu, on essaie de faire une heure tous les jours et au bout de deux jours, on arrête parce que c'est un changement trop brusque dans nos habitudes. Donc y aller progressivement, regarder du contenu, s'informer. La plupart du temps, ces outils permettent de faire facilement ces workflows. Si vous avez besoin d'aide, demandez à Tchad GPT. Il va vous faire le workflow grosso modo. Il va vous dire tout. Il connaît très bien cet outil, One8n ou autre. Et donc, ça, c'est super pratique. Donc, vous serez autonome avec l'aide de Tchad GPT pour le faire. Et moi, ce que je conseille pour un débutant débutant, c'est déclencheur, action. On reste sur ça au début. Le déclencheur, c'est par exemple, tous les jours à 8h le matin. ça déclenche Perplexity ça déclenche un outil de recherche sur le web pour récupérer des informations sur mon secteur et Action ça me l'envoie sur

• Speaker #1

  Gmail trop bien simple simple, basique et ouais c'est efficace donc bon commencer comme ça cool merci Louis est-ce que t'as pour finir peut-être une actu de ton job ou toi perso que tu veux partager un projet quelque chose qui t'anime plus particulièrement en ce moment ?

• Speaker #0

  Actu sur les personnes qui s'intéressent à l'IA, automatisation, n'hésitez pas à me suivre sur les réseaux, LinkedIn, Newsletter, YouTube. Et après, ceux qui ont des besoins, qui souhaitent déléguer, n'hésitez pas aussi à me contacter pour voir déjà si c'est pertinent. vous partager le temps que ça prend à automatiser, le coût que ça nécessite, et est-ce que ça vaut le coup pour vous de payer cette automatisation. Donc avec plaisir, même si c'est un peu en mode discovery curieux, très partant pour vous partager mes retours. Et sinon, non, en actualité, je continue d'accompagner les entreprises. Et ce qui m'excite, c'est... C'est tout ce que l'on voit sur chacune des verticales. On voit la partie textuelle qui commence à être de plus en plus mature, la partie images, vidéos qui arrive de plus en plus mature et qui va permettre de faire des automatisations sur ces sujets-là, la partie audio, téléphonie, agents vocaux. Il y a la partie...

• Speaker #1

  Qui progresse, la partie...

• Speaker #0

  Oui, qui progresse bien.

• Speaker #1

  C'est le texte,

• Speaker #0

  c'est-à-dire... Il y a des agents vocaux en production, ça fonctionne très bien, sur le support notamment. sur la partie agent web, de navigation, recherche d'informations, progress aussi. Donc ça, c'est tout ce qui m'excite et ce qui va permettre à des personnes de faire beaucoup, beaucoup de choses beaucoup plus facilement, beaucoup plus rapidement et beaucoup moins cher.

• Speaker #1

  Trop bien. Merci Louis. Donc, tu as dit de te suivre sur LinkedIn, etc. Pour les gens qui nous écoutent, Louis Grafeuil, partout, LinkedIn, YouTube et tout, c'est ça le nom pour te trouver ?

• Speaker #0

  Exactement. LinkedIn, YouTube, ma newsletter, ils trouveront sur LinkedIn.

• Speaker #1

  en prenant ton nom génial merci pour cette heure je pense qu'on est à peu près à l'heure d'enregistrement et j'espère que vous en avez beaucoup appris en tout cas c'était le cas pour moi merci de tous tes partages et à très vite merci à toi aussi merci beaucoup d'avoir écouté cet épisode de Super Agents jusqu'au bout si ça t'a plu pense à le partager à une personne prudente ou curieuse de l'IA et pour soutenir le podcast laisse 5 étoiles sur ta plateforme d'écoute préférée et pense à t'abonner pour ne rien manquer des prochains épisodes à très vite