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 de Balla KONATE — Formation "Créer son agent IA" au centre Lion, Paris — 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.

02
Conversion faible

Sans scoring objectif, impossible de prioriser. Temps perdu sur des prospects non qualifiés.

03
Marché complexe

L'export Pologne → France demande une expertise sectorielle pointue.

Biuro Francja reçoit des demandes de PME polonaises souhaitant exporter vers la France. Objectif : qualifier et router chaque lead en moins de 30 secondes.

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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. Parsing robuste par label avec fallback.

B

Scoring IA

GPT-4.1-mini analyse 3 critères calibrés : Market Fit, Company Size, Email professionnel. Barème strict.

C

Routing intelligent

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

D

Action automatisée

Email personnalisé + alerte interne avec score détaillé. 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
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
1
Webhook TallyPOST /prospect — Reçoit données Tally en temps réel
2
Edit Fields (Code)resolveField() — findByLabel() — Check email
3
AI Agent GPT-4.1Prompt calibré — Score 0-65 — JSON strict
4
Parse & MergeJSON parse — Try/catch fallback — Merge
5
Routing & ActionsHOT/WARM/COLD — Gmail + Sheets — Log
Routing Logic — 3 branches + log systématique
HOT ≥ 55
Email + Alerte → Appel 24h
WARM 30-54
Email + Alerte → Nurture J+3
COLD < 30
NoOp — Log seulement
Tous les leads
Google Sheets → Historique
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
PIPELINE PRINCIPAL
Webhook → Edit Fields → AI Agent → Parse → Routing
LLM CONNECTÉ
OpenAI Chat Model via ai_languageModel
3 BRANCHES ROUTING
HOT (Gmail x2) · WARM (Gmail x2) · COLD (NoOp)
LOG SYSTÉMATIQUE
Google Sheets Append row
Architecture en chiffres
12 nœuds · 5 pipeline · 2 If routing · 4 Gmail · 1 Sheets · 1 NoOp
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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 · Temperature 0.2 · Score plafonné 65 · Mode test validé
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Critère 2 — Contrôle Qualité

Testé, données fiables, stack justifié

TESTÉ & VALIDÉ
Workflow sans scraping validéPipeline simplifié — résultats stables en <3 sec
3 profils de test définisHOT (~60/65) · WARM (~45/65) · COLD (~15/65)
Parsing Tally robusteresolveField() gère string, array, object, null
Recherche champs par labelfindByLabel() insensible à la casse + fallback
Fallback JSON parsingTry/catch → score:0 + tier:C si JSON invalide
Détection email professionnelGmail, wp.pl, o2.pl, onet.pl détectés
site_accessible = false transmisDigital readiness et intl signals forcés à 0
STACK JUSTIFIÉ
n8n
Open-source, RGPD. Code nodes flexibilité totale.
Tally
No-code, webhook natif, gratuit. JSON structuré.
GPT-4.1-mini
Qualité/coût optimal. Temp 0.2. ~$0.003/lead.
Gmail API
OAuth2 sécurisé, logs natifs.
G. Sheets
CRM léger zero-config. Historique auto.
Pourquoi pas de scraping ?
Simplifie le pipeline, réduit la latence à <3 sec. Scoring secteur + taille + email 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.
02
FEW-SHOT
"Okna i drzwi = 35pts Meubles = 30pts IT/Software = 15pts 50-249 sal. = 25pts 10-49 sal. = 15pts 1-9 sal. = 5pts"
JustificationBarème exact — 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. Pipeline 100% auto.
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. Transparence totale.
Règle critique : "Do NOT invent information. Base your score ONLY on data provided. Be STRICT."
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Critère 3 — Itérations du Prompt

De la V1 naïve à la V4 production

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

Score inventé, aucun barème. Texte libre.

Baseline

Référence pour chaque amélioration.

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

L'IA invente des données manquantes.

Correction appliquée

Persona + barème explicite.

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

JSON encadré de markdown.

Correction appliquée

JSON strict + anti-hallucination.

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

Score reproductible, zéro hallucination.

Déployé

Temp 0.2, fallback try/catch.

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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

2

Webhook n8n

Données reçues
instantanément

3

Agent IA score

Scoring auto
~3 secondes

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
< 3s
Traitement / lead
0
Intervention humaine
65 pts
Score max
3
Tiers de routing
~$0.003
Coût par lead GPT-4.1-mini
Critère
Poids
HOT
WARM
COLD
Market Fit (secteur)
0–35
Okna → 35
Meubles → 30
Other → 10
Company Size
0–25
50-249 → 25
10-49 → 15
1-9 → 5
Digital Readiness
0–20
= 0 pts — pas de scraping
International Signals
0–20
Email pro → 5
Email pro → 5
Gmail → 0
TOTAL max
0–65
~60-65 B
~45-50 B/C
~10-15 C
CritèrePoidsHOTWARMCOLD
Market Fit0–35353010
Company Size0–2525155
Digital0–200 (pas de scraping)
Intl Signals0–20550
TOTAL0–65~60-65~45-50~10-15
Note
Sans scraping, score max 65/100. Scoring très discriminant via secteur (35 pts) + taille (25 pts). Phase 2 : 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
  • Notification Slack temps réel
  • Dashboard scoring (Metabase)
  • A/B test emails
  • 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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