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BIURO FRANCJA
Agent IA de Qualification des Prospects
Comment l'intelligence artificielle transforme la prospection B2B export
Pologne → France — Scoring automatique, routing intelligent, action immédiate.
Pitch Deck — 30/06/2026
CONFIDENTIEL

Contexte & Problème

Pourquoi un agent IA pour qualifier les prospects ?

01
Qualification manuelle

Chaque lead analysé à la main : secteur, taille, email — 20 minutes par prospect minimum. Processus non viable avec du volume croissant.

02
Conversion faible

Sans scoring objectif, impossible de prioriser. Temps perdu sur des prospects non qualifiés au détriment des leads à fort potentiel.

03
Marché complexe

L'export Pologne → France demande une expertise sectorielle pointue. Secteur, taille et maturité varient considérablement.

Biuro Francja reçoit des demandes de PME polonaises souhaitant exporter vers la France. Sans outil de scoring, impossible de savoir qui appeler en premier. Objectif : qualifier et router chaque lead en moins de 30 secondes.

Biuro Francja · Agent IA · Confidentiel2 / 12

La Solution

Un agent IA end-to-end — sans scraping, axé sur les données formulaire

A

Collecte automatique

Formulaire Tally déclenche un Webhook n8n. Données reçues en temps réel : nom, email, site, secteur, taille. Parsing robuste par label avec fallback.

B

Scoring IA

GPT-4.1-mini analyse 3 critères calibrés : Market Fit (secteur), Company Size (taille), Email professionnel. Prompt expert Biuro Francja avec barème strict.

C

Routing intelligent

Score 0-65 → classification Tier A/B/C. Routing automatique : HOT → appel + email, WARM → nurture, COLD → log uniquement.

D

Action automatisée

Email personnalisé au prospect + alerte interne avec score détaillé, insight IA et action recommandée. Traçabilité complète dans Google Sheets.

De la soumission du formulaire à l'email envoyé : moins de 30 secondes, sans intervention humaine.
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Process Résumé — Workflow simplifié

5 nœuds n8n — de la soumission à l'action commerciale

1
2
3
4
5
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Webhook
Tally
Edit Fields
(Code)
AI Agent
GPT-4.1
Parse &
Merge
Routing &
Actions
POST /prospect
Reçoit données Tally
en temps réel
resolveField()
findByLabel()
Email professionnel check
Prompt calibré
Score 0-65
JSON structuré strict
JSON parse
Try/catch fallback
Merge lead + score
If HOT / WARM / COLD
Gmail + Sheets
Log systématique
Routing Logic — 3 branches + log systématique
HOT — Score ≥ 80
Email prospect A + Alerte interne
→ Appel sous 24h
WARM — Score 50-79
Email prospect B + Alerte interne
→ Nurture relance J+3
COLD — Score < 50
NoOp — Log seulement
→ Aucune action
Tous les leads
Append row Google Sheets
→ Historique complet
Score 0-65
Tier A/B/C
Email prospect
Alerte interne
Google Sheets
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Architecture Workflow

Vue réelle du workflow dans n8n — 12 nœuds connectés

n8n
Tally
GPT-4.1-mini
Gmail API
Google Sheets
Workflow n8n Biuro Francja
PIPELINE PRINCIPAL
Webhook Tally → Edit Fields → AI Agent → Parse & Merge → Routing
LLM CONNECTÉ
OpenAI Chat Model rattaché à l'AI Agent via le port ai_languageModel
3 BRANCHES ROUTING
HOT (Gmail x2) · WARM (Gmail x2) · COLD (NoOp)
LOG SYSTÉMATIQUE
Tous les leads sont enregistrés dans Google Sheets via Append row
Architecture en chiffres
12 nœuds au total · 5 nœuds pour le pipeline principal · 2 nœuds If pour le routing · 4 nœuds Gmail (2 prospects + 2 alertes) · 1 nœud Google Sheets en log systématique · 1 NoOp pour les leads COLD
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Critère 1 — Bénéfices, Risques & Évolutions

Vision équilibrée du projet

+
BÉNÉFICES
Gain de temps : ~20 min → <30 sec par lead
Priorisation objective et reproductible
Scoring calibré sur expertise métier réelle
Communication automatisée et personnalisée
Traçabilité complète dans Google Sheets
Scalable : 10 ou 1000 leads, même coût
Pas de scraping = pas de dépendance aux sites
!
RISQUES IDENTIFIÉS
Dépendance OpenAI (coût, disponibilité API)
Hallucinations si données formulaire pauvres
Formulaire mal rempli → scoring biaisé
Coût API à monitorer si volume élevé
Maintenance prompt si marché évolue
Score max 65/100 sans analyse de site web
Pas de CRM intégré nativement (Phase 2)
↗
ÉVOLUTIONS PRÉVUES
Ajout scraping optionnel (score max 100)
CRM natif (HubSpot / Pipedrive)
Notification Slack / Telegram temps réel
Enrichissement LinkedIn (Phantombuster)
Agent follow-up conversationnel auto
Dashboard scoring temps réel
Extension marchés (DE, BE, ES)
Mitigation des risques
Fallback parsing robuste (try/catch → score 0, tier C) · Instructions strictes : « Do NOT invent information » · Temperature 0.2 · Score plafonné 65 sans scraping · Mode test avec 3 profils validés
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Critère 2 — Contrôle Qualité

Testé, données fiables, stack justifié

✓
TESTÉ & VALIDÉ
Workflow sans scraping validéPipeline simplifié — résultats stables et reproductibles en <3 sec
3 profils de test définisHOT (~60/65) · WARM (~45/65) · COLD (~15/65) — cURL documentés
Parsing Tally robusteresolveField() gère string, array d'IDs, object, null — zéro crash
Recherche champs par labelfindByLabel() insensible à la casse + fallback par index
Fallback JSON parsingTry/catch sur output IA → score:0 + tier:C si JSON invalide
Détection email professionnelGmail, wp.pl, o2.pl, onet.pl détectés → flag is_professional_email
site_accessible = false transmis à l'IADigital readiness et international signals forcés à 0
⚙
STACK JUSTIFIÉ
n8n
Open-source, auto-hébergeable, RGPD. Code nodes pour flexibilité totale.
Tally
Formulaire no-code, webhook natif, gratuit. JSON structuré.
GPT-4.1-mini
Rapport qualité/coût optimal. Temp 0.2. ~$0.003/lead.
Gmail API
OAuth2 sécurisé, logs natifs. Pas de SMTP exposé.
G. Sheets
CRM léger zero-config. Historique auto. Accessible à l'équipe.
Pourquoi pas de scraping ?
Simplifie le pipeline, élimine les erreurs de sites inaccessibles, réduit la latence à <3 sec. Le scoring secteur + taille + email reste très discriminant.
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Critère 3 — Prompt Engineering

Persona-based · Few-shot · Structured output · Step-by-step

01
PERSONA-BASED
"You are a B2B lead qualification engine for Biuro Francja — the leading French-Polish export consultancy for Polish SMEs."
JustificationL'IA adopte le rôle d'expert export PL→FR. Le contexte métier guide chaque décision. Sans persona, scoring trop généraliste.
02
FEW-SHOT
"Okna i drzwi = 35pts Meubles = 30pts IT/Software = 15pts 50-249 sal. = 25pts 10-49 sal. = 15pts 1-9 sal. = 5pts"
JustificationExemples calibrés par secteur et taille. Barème exact — pas d'ambiguïté, reproductibilité garantie.
03
STRUCTURED OUTPUT
"OUTPUT FORMAT (strict JSON only): { score: number, tier: A|B|C, insight: string(FR), recommended_action, score_breakdown:{...} }"
JustificationJSON strict parsé par code. Fallback try/catch si écart. Pipeline 100% automatisé.
04
STEP-BY-STEP
"1. Sector (0-35) 2. Size (0-25) 3. Digital (0-20) 4. Intl (0-20) → Sum = final score → breakdown requis"
Justification4 critères indépendants justifiés séparément. Transparence totale du scoring.
Règle critique : "Do NOT invent information. Base your score ONLY on data provided. Be STRICT: if no evidence, award 0 points."
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Critère 3 — Itérations du Prompt

De la V1 naïve à la V4 production — chaque itération résout un problème réel

V1Prompt naïf
"Analyze this company and give a score."
Problème identifié

Score inventé, aucun barème. Réponse en texte libre — impossible à parser.

Baseline

Référence pour mesurer chaque amélioration successive.

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V2+ Persona & Barème
"You are a B2B engine for Biuro Francja. Okna = 35pts 50-249 sal. = 25pts"
Problème restant

L'IA invente des données quand l'information manque. Output texte libre.

Correction appliquée

Persona expert + barème explicite. Scoring devenu cohérent.

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V3+ JSON strict
"OUTPUT: strict JSON no markdown outside. Do NOT invent data. site_accessible=false"
Problème restant

JSON parfois encadré de balises markdown. Parsing échoue.

Correction appliquée

JSON strict + anti-hallucination + flag site_accessible transmis.

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V4Production
"score_breakdown: { market_fit: 0-35 company_size: 0-25 digital: 0-20 intl_signals: 0-20 }"
Stable en production

Score reproductible, parsing robuste, zéro hallucination en test.

Déployé

Temp 0.2, fallback try/catch, score_breakdown pour transparence.

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Critère 4 — Diffusion & Adoption

Intégration dans le quotidien de Biuro Francja

Parcours utilisateur — De la soumission à l'action commerciale
1

PME Polonaise

Formulaire Tally
2 minutes

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2

Webhook n8n

Données reçues
instantanément

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3

Agent IA score

Scoring automatique
~3 secondes

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4

Emails envoyés

Prospect + alerte
personnalisés

⟶
5

Action commerciale

HOT : appel 24h
WARM : nurture J+3

•
Adoption interne
  • Zéro formation — aucun nouvel outil
  • Alerte dans la boîte email existante
  • Google Sheets familier pour le suivi
  • Dashboard prévu Phase 2
•
Diffusion externe
  • Formulaire Tally partageable (lien / QR)
  • Email prospect auto et personnalisé
  • Branding Biuro Francja dans chaque email
  • Calendly intégré — conversion directe
•
Scalabilité
  • Coût marginal ~$0.003 par lead
  • Volume illimité — même workflow
  • Multi-marchés : DE, BE, ES (Phase 3)
  • API n8n — intégration CRM future
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Résultats & Métriques

Ce que le système produit — version sans scraping

< 3s
Traitement complet
d'un lead
0
Intervention
humaine requise
65 pts
Score maximum
sans scraping
3
Tiers de routing
HOT / WARM / COLD
~$0.003
Coût par lead
GPT-4.1-mini
Critère
Poids
HOT
WARM
COLD
Market Fit (secteur)
0–35
Okna i drzwi → 35
Meubles → 30
Other B2B → 10
Company Size (taille)
0–25
50-249 sal. → 25
10-49 sal. → 15
1-9 sal. → 5
Digital Readiness
0–20
= 0 pts — pas de scraping dans cette version
International Signals
0–20
Email pro → 5
Email pro → 5
Gmail → 0
TOTAL (max sans scraping)
0–65
~60-65 → Tier B
~45-50 → Tier B/C
~10-15 → Tier C
Note
Sans scraping, le score maximum est 65/100. Le scoring reste très discriminant grâce au poids combiné du secteur (35 pts) et de la taille (25 pts). L'ajout du scraping en Phase 2 activera Digital Readiness et International Signals pour un score complet sur 100.
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Vision & Next Steps
Biuro Francja — Roadmap Agent IA
PHASE 1
En production
  • Webhook Tally → n8n opérationnel
  • Parsing robuste (resolveField)
  • Scoring IA 3 critères calibré
  • Routing HOT/WARM/COLD automatique
  • Emails personnalisés envoyés
  • Logs Google Sheets actifs
  • 3 profils de test validés
PHASE 2
Court terme — 3 mois
  • Ajout scraping optionnel (score 100)
  • Enrichissement LinkedIn automatique
  • Notification Slack temps réel
  • Dashboard scoring (Metabase)
  • A/B test emails — taux d'ouverture
  • Ajustement seuils Tier
PHASE 3
Moyen terme — 6-12 mois
  • Intégration CRM (HubSpot)
  • Agent follow-up conversationnel
  • Extension marchés DE, BE, ES
  • Fine-tuning sur données réelles
  • API Biuro Francja (SaaS futur)

« L'agent IA ne remplace pas l'entrepreneur — il lui donne le pouvoir de consacrer son énergie aux prospects qui méritent vraiment son temps. »

— Biuro Francja, 2026
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