Les équipes commerciales (commerciaux, SDR) consacrent une part importante de leur temps à constituer des listes de prospects sur LinkedIn : lancer des recherches, parcourir les résultats, lire chaque profil, recopier les informations et qualifier les contacts. Ce travail est lent, répétitif et mal tracé.
L'objectif est de déléguer la partie mécanique (recherche, lecture, mise en forme) à un assistant IA piloté en langage naturel, tout en conservant la décision humaine sur la qualification finale et sur tout contact sortant. L'usage visé est celui d'un assistant personnel, pas d'un robot de collecte de masse.
Comment ça fonctionne
saisit la recherche correspondant aux critères ;
parcourt les résultats visibles à un rythme mesuré ;
ouvre les profils accessibles et lit les informations affichées (nom, intitulé, entreprise, localisation, éléments publics visibles) ;
confronte chaque profil aux critères de qualification dictés par l'utilisateur ;
constitue une liste structurée des contacts retenus ;
exporte cette liste dans un fichier de travail ;
ne déclenche aucun message ni aucune action de contact sans une confirmation explicite de l'utilisateur.
Capacités ODESA mobilisées
Pilote Chrome/Edge avec un profil porteur de la session LinkedIn ; navigation, lecture de texte affiché, défilement. Anti-détection et rythme humain pour rester conforme aux usages.
Écrit la liste qualifiée dans un fichier (CSV/JSON) au sein d'une racine autorisée.
Demande confirmation avant tout envoi de message ou action de contact ; permet à l'utilisateur de relire et amender la liste.
Encapsule une règle de scoring maison (« prioritaire si secteur X et effectif > N »).
Déroulé type
L'utilisateur : « Trouve-moi des responsables RH dans des entreprises de 50 à 200 personnes en région lyonnaise. »
L'IA ouvre les profils l'un après l'autre, à un rythme posé, et lit poste / entreprise / localisation.
L'utilisateur : « Ne garde que ceux dont l'entreprise a une activité e-commerce. »
L'utilisateur : « Exporte la liste. »
L'utilisateur : « Prépare un message d'approche pour les trois premiers. »
L'utilisateur valide (ou corrige). L'IA n'agit qu'après confirmation.
- Profil navigateur : un profil Chrome/Edge dédié, dans lequel la session LinkedIn a été ouverte manuellement au préalable par l'utilisateur. ODESA réutilise cette session ; il ne stocke pas d'identifiants.
- Racine fichiers autorisée : un dossier de travail (ex. `…/prospection/`) pour les exports.
- Critères de qualification : fournis par l'utilisateur en langage naturel, éventuellement codifiés dans une fonction VScript de scoring.
- Allowlist d'URLs : limitée au domaine LinkedIn. L'IA ne peut pas naviguer ailleurs.
- Profil dédié : la session est portée par un profil navigateur ; aucun mot de passe n'est manipulé en clair par l'IA.
- Racine fichiers (« jail ») : les exports ne peuvent être écrits que dans le dossier autorisé.
- Validation humaine (ui) obligatoire avant tout message ou action de contact.
- Rythme : navigation cadencée pour rester dans un usage humain raisonnable.
- Jeton d'accès : seul l'assistant configuré peut appeler ODESA.
Mise en place
Les étapes pour configurer ODESA sur ce cas d'usage.
Installer ODESA en local (exécutable, icône près de l'horloge).
Créer/désigner un profil navigateur et y ouvrir la session LinkedIn manuellement.
Configurer la capacité web : profil à utiliser, anti-détection, allowlist réduite à LinkedIn, rythme de navigation.
Configurer la capacité fichiers : racine autorisée pour les exports.
Activer la capacité ui pour les confirmations.
(Option) Écrire une fonction VScript de scoring des prospects.
Brancher l'assistant IA sur ODESA via le jeton, et tester sur une recherche simple.
- Conditions d'utilisation LinkedIn : LinkedIn encadre strictement l'automatisation et dispose de mécanismes anti-bot. ODESA est conçu pour un usage d'assistance individuel à rythme humain, pas pour du scraping massif. Un volume excessif expose à des restrictions de compte : c'est la responsabilité de l'utilisateur de rester raisonnable.
- Informations visibles uniquement : l'IA lit ce qui est affiché à l'écran pour la session courante ; elle ne contourne aucune restriction d'accès ni aucun paywall.
- Qualité dépendante des critères : une qualification pertinente suppose des critères clairs.
- Évolution des interfaces : LinkedIn fait évoluer ses pages ; les repères de lecture peuvent demander un ajustement.
- Le contact reste humain : ODESA prépare ; il n'envoie rien de lui-même.
- Plusieurs recherches en parallèle via plusieurs sessions navigateur indépendantes.
- Enrichissement croisé : recouper la liste avec une base interne (capacité SQL) pour écarter les clients déjà connus.
- Scoring avancé en VScript (pondération multi-critères, priorisation).
- Planification VAILS : relancer périodiquement une recherche de veille sur un segment.
- Pré-rédaction de messages d'approche personnalisés, soumis à validation humaine.
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