La recherche sur les prospects vous dévore des heures. Vous le savez déjà.
LinkedIn pour le contexte. Le site de l’entreprise pour les actus. Crunchbase pour les levées de fonds. Google pour les mentions. Twitter pour des indices de personnalité. Chaque source prend cinq à dix minutes, et vous refaites cette danse avant chaque appel, pour un total allant jusqu’à six heures par semaine d’après le rapport Prospecting 2025 d’Outreach, basé sur une enquête auprès de 500 professionnels du chiffre d’affaires.
Au bout du compte, c’est l’équivalent d’une journée de travail perdue chaque semaine, juste pour comprendre à qui vous allez parler.
L’IA change l’équation. Pas en bâclant plus vite, mais en regroupant une recherche dispersée dans une seule conversation qui synthétise ce qui compte vraiment.
Le problème de recherche dont personne ne parle
La plupart des conseils de vente traitent la recherche comme une case à cocher. Vous les avez consultés ? Parfait. Maintenant, vendez.
Sauf que la qualité de la recherche varie énormément. Un survol rapide de LinkedIn vous donne le titre et l’ancienneté. Une recherche approfondie vous apprend que le VP que vous appelez vient de publier sur ses galères d’attribution, qu’il vient d’un concurrent qui utilisait votre catégorie d’outil, et qu’il dirigeait une équipe deux fois plus grande dans son précédent poste. L’un de ces contextes ouvre une vraie conversation. L’autre vous vaut un recalage poli.
Le problème, c’est que la recherche approfondie prend une éternité. Comme l’a noté un spécialiste du marketing après avoir testé des outils de recherche IA : “That kind of synthesis would have taken me two full days. I got it in less than 90 minutes, including citations and source links.”
Les commerciaux n’ont pas deux jours par prospect. Ils ont à peine vingt minutes. Alors ils se rabattent sur le survol et croisent les doigts.
L’IA réduit l’écart de temps entre le superficiel et l’approfondi. Vous pouvez désormais faire la recherche sérieuse qui était jusque-là impraticable.
À quoi ressemble une bonne recherche, concrètement
Avant de plonger dans les consignes, soyons clairs sur ce qu’on essaie de trouver.
Au niveau de l’entreprise, les signaux qui comptent incluent le stade de financement et l’horizon de trésorerie, le fait qu’ils soient en expansion ou en consolidation, leurs choix de pile technologique, les pressions concurrentielles auxquelles ils font face, et d’éventuels changements récents de direction. Tout ça façonne ce qui va les intéresser — et à quel point.
Au niveau de la personne, les signaux incluent depuis combien de temps elle est en poste, sa trajectoire et d’où elle vient, ce dont elle se plaint ou se félicite publiquement, son style de communication à partir de ses publications et interviews, et son pouvoir de décision.
L’objectif n’est pas de tout savoir. C’est de connaître la poignée de choses qui rend votre conversation pertinente plutôt qu’aléatoire.
La demande de recherche en une seule consigne
Vous pouvez lancer des consignes séparées pour la recherche sur l’entreprise et sur la personne, ou tout regrouper en une seule demande qui couvre les deux. Pour la plupart des commerciaux, le regroupement marche mieux : c’est plus rapide, et ça vous force à prioriser ce qui compte vraiment.
Voici un exemple de consigne qui fonctionne avec n’importe quel outil d’IA capable de naviguer sur le web :
Fais une recherche sur [Nom de l’entreprise] et [Nom de la personne] pour une conversation commerciale sur [votre catégorie].
Pour l’entreprise, dis-moi :
- Ce qu’ils font, en termes simples
- Les actualités des 6 derniers mois
- Taille, financement et signaux de croissance
- Leurs problèmes probables liés à [votre catégorie]
Pour la personne, dis-moi :
- Son rôle et son ancienneté
- Son parcours professionnel
- Déclarations publiques, publications ou interviews
- Ce qui semble compter pour elle au niveau pro
À partir de tout ça :
- Quel angle rendrait cette conversation pertinente à ses yeux ?
- Quelles objections pourrait soulever cette personne ?
- Quelles questions devrais-je poser pour en apprendre plus ?Cette seule demande remplace la recherche frénétique à six onglets. Un responsable marketing développeurs a décrit le déclic : “Now I generate in minutes what used to take hours.”
Vérifier ce que vous obtenez
La recherche via l’IA a un problème de fiabilité qu’il faut gérer.
Les sorties ont l’air sûres d’elles, même quand elles sont fausses. Les dates se mélangent. Les intitulés de poste ne sont plus à jour. Les actus sont attribuées au mauvais endroit. Si vous arrivez à un appel en citant un truc que l’IA a halluciné, c’est pire que de ne rien avoir fait du tout.
La vérification prend deux minutes de plus, et vous évite des moments gênants. Pour les faits critiques (montants levés, noms de dirigeants, annonces récentes), vérifiez sur le site de l’entreprise ou sa page presse. LinkedIn reste la référence pour les titres et l’ancienneté. Les “actus récentes” méritent une recherche Google rapide pour confirmer qu’elles ont bien eu lieu.
Un utilisateur de Hacker News testant des outils de recherche IA a observé que “Deep Research seems to be reading a bunch of arXiv papers for me, combining the results and then giving me the references. Pretty incredible.” Mais un autre commentateur dans le même fil a prévenu : “It sounds all authoritative and the structure is good. It all sounds and feels substantial on the surface but the content is really poor.” Les deux expériences sont courantes. Cette variabilité implique de faire un contrôle rapide avant de faire confiance.
Accélérer avec des modèles
Après quelques recherches avec l’IA, des schémas apparaissent. Vous demandez les mêmes infos, de la même façon. C’est le moment de créer un modèle.
Gardez votre meilleure consigne de recherche quelque part d’accessible. Copier, coller, remplir les blancs. Au lieu d’écrire une nouvelle consigne à chaque fois, vous lancez un processus répétable qui prend trente secondes à démarrer.
Les modèles aident aussi à travailler en série. Si vous avez cinq appels demain, faites la recherche pour les cinq d’un coup. L’IA ne se fatigue pas. Vous pouvez enchaîner les demandes, puis relire les résultats et prendre des notes pendant que c’est frais. Un professionnel de la vente a documenté plus de quatre heures gagnées par semaine avec exactement cette approche, en faisant passer la recherche par prospect de dix minutes à environ une minute grâce à un système de consignes structuré.
Adapter la profondeur à l’opportunité
Tous les prospects ne méritent pas le même investissement en recherche.
Les listes de prospection à froid demandent le strict minimum. Un aperçu de l’entreprise et une accroche de personnalisation. Deux minutes d’effort, si vous êtes sérieux. La logique ne tient pas si vous passez quinze minutes sur quelqu’un qui ne répondra peut-être jamais.
Les prospects qualifiés qui ont montré de l’intérêt méritent plus. Contexte complet de l’entreprise, profil de la personne, paysage concurrentiel. Cinq à sept minutes, c’est cohérent, parce que la probabilité de conversion justifie l’effort.
Les grandes opportunités méritent tout ce que vous pouvez trouver. Profils de plusieurs parties prenantes, recherche d’organigramme, analyse concurrentielle détaillée, historique de relation si vous l’avez. Quinze minutes sur un contrat à six chiffres, c’est négligeable.
L’étude d’Outreach indique que 45 % des équipes commerciales utilisent maintenant l’IA spécifiquement pour la recherche sur les comptes, et que les équipes qui le font bien rapportent des gains de productivité significatifs. Mais cette productivité vient du fait de savoir quand aller en profondeur, et quand rester en surface.
Ce que la recherche vous apprend à poser comme questions
Une bonne recherche ne vous donne pas un script. Elle vous donne de meilleures questions.
Vous apprenez que l’entreprise vient de lever une Série B, ce qui signifie pression de croissance et probablement des recrutements. Vous pouvez demander comment ils envisagent de faire grandir leur équipe.
Vous remarquez que le VP vient d’une entreprise beaucoup plus grande. Vous pouvez demander en quoi le passage à une structure plus petite a changé sa façon de faire.
Vous voyez qu’il a publié sur des difficultés d’attribution. Vous pouvez demander si c’est toujours une priorité, ou si autre chose a pris le dessus.
Ces questions montrent que vous avez fait attention. Elles font aussi remonter des infos concrètes sur la situation du compte et sur ce dont ils ont réellement besoin. L’investissement en recherche paie non pas dans ce que vous leur dites, mais dans ce que vous apprenez d’eux.
Intégrer la recherche à votre journée
Le pire moment pour faire la recherche, c’est cinq minutes avant l’appel. Vous êtes pressé, vous survolez, vous ratez des choses.
Le meilleur moment, c’est la veille au soir ou dès le matin. Un créneau concentré de trente minutes peut préparer tous vos appels de la journée, avec le temps de prendre des notes pour chacun.
La recherche après l’appel compte aussi. Après une bonne conversation, creusez le compte pendant que les détails sont encore frais. Cherchez les autres parties prenantes qui pourraient être impliquées. Renseignez-vous sur les objections qu’ils ont soulevées. Cet enrichissement rend votre suivi plus solide que “Ravi d’avoir échangé avec vous, voici des ressources.”
L’étude de HubSpot indique que 55 % des professionnels de la vente utilisent maintenant l’IA spécifiquement pour soutenir la recherche client, et que ceux qui le font déclarent pouvoir consacrer plus de temps à la vente, la vraie. Le gain d’efficacité ne fait pas que gagner du temps. Il déplace du temps de préparation vers la construction de la relation.
Quand la recherche échoue
Parfois, la recherche IA ne donne rien. L’entreprise est trop nouvelle ou trop petite pour qu’il y ait beaucoup d’infos publiques. La personne a une présence en ligne minimale. Le secteur est suffisamment de niche pour que l’IA ait peu de données d’entraînement sur le sujet.
Dans ce cas, vous avez des options.
Changez de modèle. Différents outils d’IA ont des données d’entraînement et des capacités d’accès au web différentes. Ce que l’un rate, un autre peut le trouver.
Ajustez votre consigne. Demandez des sources spécifiques que l’IA n’a peut-être pas consultées. Orientez-la vers des publications sectorielles, des interventions en conférence, ou des passages dans des podcasts.
Acceptez la limite. Certains prospects n’auront tout simplement pas beaucoup d’informations publiques. Dans ces cas-là, votre recherche se concentre sur les bases de l’entreprise et sur les questions que vous poserez pour combler les trous.
L’objectif n’est pas l’information parfaite. C’est une meilleure information que celle que vous aviez avant, obtenue plus vite que si vous l’aviez faite à la main.
Recherche et personnalisation
La recherche sans action, c’est juste de la collecte d’anecdotes.
Le but, c’est d’utiliser ce que vous apprenez. Une référence pertinente à quelque chose qui compte vraiment pour eux vaut mieux que dix observations génériques sur leur entreprise.
Choisissez votre meilleure accroche issue de la recherche. Une chose qui rend la conversation pertinente. Commencez par ça, puis écoutez. La recherche vous a donné une ouverture. La conversation révèle si vous avez bien lu la situation.
La surpersonnalisation est aussi un risque. Mentionner sept choses précises tirées de leur LinkedIn vous fait passer pour un traqueur, pas pour un professionnel consciencieux. Une ou deux références bien choisies signalent que vous avez fait vos devoirs, sans rendre ça bizarre.
Le processus qui tient dans la durée
La différence entre les commerciaux qui profitent de la recherche via l’IA et ceux qui n’en profitent pas se joue généralement sur la régularité.
Une recherche occasionnelle ne construit pas le réflexe. Vous oubliez quelles consignes marchaient, vous zappez quand vous êtes débordé, et vous ne développez jamais la vitesse qui rend ça vraiment rentable.
Une recherche quotidienne, ancrée comme une habitude, change la donne. Vous devenez plus rapide pour formuler vos consignes. Vous développez l’intuition des signaux qui comptent. Vous commencez à reconnaître des schémas d’un compte à l’autre.
L’enquête d’Outreach a constaté que parmi les SDR utilisant des outils d’IA, 100 % ont déclaré gagner du temps, dont 38 % gagnant entre quatre et sept heures par semaine. Ce ne sont pas des gens qui ont essayé une fois. Ce sont des gens qui en ont fait une routine.
Commencez avec un prospect aujourd’hui. Suivez le processus de recherche. Voyez ce que vous apprenez. Si c’est utile, recommencez demain. L’efficacité se cumule au fil de l’habitude.
À quoi ressemble votre processus de recherche actuel, et où est-ce qu’il se casse la figure ?
DatBot vous donne accès à plusieurs modèles d’IA dans une seule interface. Faites vos recherches avec Claude, recoupez avec GPT, sans changer d’outil. Essayez-le lors de votre prochaine session de recherche sur les prospects.
