Le mardi 28 octobre s’est tenu au Village by CA notre 5ème rendez-vous des Cafés de l’IA avec 4 ateliers.

L’atelier Commercial à été animé par Tylian Sailly, représentant de Voipia.

🧭 1. Contexte général et posture pédagogique 

L’intervenant propose une approche pragmatique : démontrer en direct comment automatiser des tâches commerciales répétitives (prospection, relance, suivi CRM, transcription de rendez-vous, création de contenu LinkedIn).
Le fil conducteur : gagner du temps sans perdre la maîtrise du message ni la qualité relationnelle. 

Objectif de l’atelier : 

Montrer comment les outils d’IA et d’automatisation peuvent accélérer le travail commercial tout en gardant un pilotage humain des contenus et des interactions. 

💡 2. Automatisation de contenu LinkedIn : outils et bonnes pratiques

Outils présentés 

• KAWAAK (avec deux A) : outil no-code d’automatisation des posts LinkedIn.
  → Récupère les publications existantes, apprend le ton et le style de l’utilisateur, puis génère de nouveaux posts cohérents.
  → Peut aussi créer des images ou proposer des accroches performantes. 
• Principe clé : former l’IA avec ses propres publications pour qu’elle « écrive comme vous », plutôt que de générer du contenu générique. 

Enjeux soulevés 

• L’IA n’est pas créative : elle déduit, elle ne pense pas. 
• L’efficacité dépend de la qualité du corpus d’apprentissage (vos propres posts). 
• Le rôle de l’humain reste central : l’IA exécute, vous restez le cerveau. 

 🗒️ 3. Transcription et synthèse automatique des échanges clients

Outils présentés

• Fathom : enregistre et transcrit les réunions visio (Google Meet, Zoom). 
• Fireflies.ai : équivalent payant, plus complet (intégration téléphonique, application mobile). 
• Google AI Studio : pour traiter de longs transcripts (> 1h) et générer automatiquement des résumés adaptés à un CRM. 
• Cloud Recorder / Cloud Pen : outil matériel pour captation audio et transcription sans connexion Internet. 

Fonctionnalités 

• Retranscription automatique des réunions. 
• Résumé des points clés pour mise à jour CRM ou envoi de compte rendu. 
• Intégration directe possible avec certains CRM (ex. Pipedrive).

/!\ Points de vigilance 

• Anonymisation des données avant utilisation IA (RGPD). 
• Consentement des interlocuteurs obligatoire. 
• Langage technique ou sectoriel : possibilité de créer des modèles IA entraînés spécifiquement pour la finance, le bâtiment, etc.
  (Entraînement de modèle STT – Speech to Text – pour environ 300 € via Latis.io ou équivalent.) 

🧱 4. Gestion des relances et suivi prospect (CRM & automatisation)

Solutions évoquées

• CRM interne ou maison (souvent limité si non évolutif). 
• Outils d’automatisation (Make, Integromat, Zapier) pour relier CRM, mails et IA. 
• Utilisation de scoring et de règles de workflow :
  → ex. : si un devis n’a pas eu de réponse sous 10 jours, envoi automatique d’un e-mail ou d’un SMS. 

Distinction clé 

L’IA n’est pas toujours nécessaire : un bon paramétrage d’automatisation (workflows, triggers, relances programmées) suffit souvent à 80 % des cas.

Limites rencontrées 

• CRM non propriétaire : dépendance au développeur pour chaque évolution. 
• Difficulté à connecter l’IA directement au CRM (sécurité, droits d’accès, API). 
• Solution à venir : MCP (Model Context Protocol), futur standard d’interopérabilité entre IA et logiciels métiers. 

📩 5. Prospection automatisée (LinkedIn & e-mail) 

Outils de prospection évoqués 

• Waalaxy : prospection LinkedIn automatisée. 
• Yadulink : pour identifier les contacts interagissant avec vos posts. 
• Lemlist : séquences d’e-mails ultra personnalisées (nom, fonction, entreprise, contexte). 
• List / Lyst : pour centraliser et automatiser les campagnes d’e-mails et de follow-up. 

Bonnes pratiques 

• Prospection personnalisée et ciblée, non de masse. 
• Prioriser les leads « chauds » (changement de poste, nouveau rôle, réaction à un post). 
• Créer des “icebreakers” automatiques contextualisés par IA à partir des infos LinkedIn. 

🎯 6. Synthèse stratégique – vision et recommandations

Bénéfices observés 

• Gain de temps significatif sur la rédaction, la relance et le reporting. 
• Meilleure traçabilité des échanges. 
• Capacité à produire des contenus réguliers et homogènes sur LinkedIn. 

/!\ Points de vigilance 

• Risque de perte de personnalisation si l’IA n’est pas bien entraînée. 
• Nécessité d’un cadre RGPD rigoureux (enregistrement, anonymisation, consentement). 
• Dépendance technique vis-à-vis des outils (API, CRM, connectivité).

🚀 Pistes stratégiques pour aller plus loin 

1. Structurer les données avant toute automatisation (fichiers propres, champs homogènes). 
2. Former les équipes à la logique d’automatisation (workflow, règles, déclencheurs). 
3. Définir une politique de “mix humain-IA” : quelles tâches sont automatisables, lesquelles restent relationnelles. 
4. Expérimenter sur un cas concret pilote (ex. : automatiser les relances devis sur 50 clients). 
5. Préparer la transition vers des CRM interopérables avec les IA via les nouveaux protocoles MCP.