02Configuration ODESA

Le prospecteur LinkedIn

Assistant de prospection assistée : recherche, lecture et qualification de profils dans le navigateur, sous contrôle humain.

Besoin métier

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

1

saisit la recherche correspondant aux critères ;

2

parcourt les résultats visibles à un rythme mesuré ;

3

ouvre les profils accessibles et lit les informations affichées (nom, intitulé, entreprise, localisation, éléments publics visibles) ;

4

confronte chaque profil aux critères de qualification dictés par l'utilisateur ;

5

constitue une liste structurée des contacts retenus ;

6

exporte cette liste dans un fichier de travail ;

7

ne déclenche aucun message ni aucune action de contact sans une confirmation explicite de l'utilisateur.

Capacités ODESA mobilisées

Navigateur réel (web)

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.

Fichiers (fs)

Écrit la liste qualifiée dans un fichier (CSV/JSON) au sein d'une racine autorisée.

Interaction humaine (ui)

Demande confirmation avant tout envoi de message ou action de contact ; permet à l'utilisateur de relire et amender la liste.

Fonctions métier (VScript) *(option)*

Encapsule une règle de scoring maison (« prioritaire si secteur X et effectif > N »).

Déroulé type

1

L'utilisateur : « Trouve-moi des responsables RH dans des entreprises de 50 à 200 personnes en région lyonnaise. »

2

L'IA ouvre les profils l'un après l'autre, à un rythme posé, et lit poste / entreprise / localisation.

3

L'utilisateur : « Ne garde que ceux dont l'entreprise a une activité e-commerce. »

4

L'utilisateur : « Exporte la liste. »

5

L'utilisateur : « Prépare un message d'approche pour les trois premiers. »

6

L'utilisateur valide (ou corrige). L'IA n'agit qu'après confirmation.

Données & accès
  • 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.
Bornage & sécurité
  • 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.

1

Installer ODESA en local (exécutable, icône près de l'horloge).

2

Créer/désigner un profil navigateur et y ouvrir la session LinkedIn manuellement.

3

Configurer la capacité web : profil à utiliser, anti-détection, allowlist réduite à LinkedIn, rythme de navigation.

4

Configurer la capacité fichiers : racine autorisée pour les exports.

5

Activer la capacité ui pour les confirmations.

6

(Option) Écrire une fonction VScript de scoring des prospects.

7

Brancher l'assistant IA sur ODESA via le jeton, et tester sur une recherche simple.

Limites & points d'attention
  • 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.
Évolutions possibles
  • 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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02ODESA configuration

The LinkedIn prospector

Assisted-prospecting helper: search, read and qualify profiles in the browser, under human control.

Business need

Sales teams (account executives, SDRs) spend a large share of their time building prospect lists on LinkedIn: running searches, scanning results, reading each profile, copying the information and qualifying the contacts. This work is slow, repetitive and poorly tracked.

The goal is to delegate the mechanical part (search, reading, formatting) to an AI assistant driven in plain language, while keeping the human decision on final qualification and on any outbound contact. The intended use is that of a personal assistant, not a mass-collection bot.

How it works

1

enters the search matching the criteria;

2

scans the visible results at a measured pace;

3

opens the accessible profiles and reads the displayed information (name, title, company, location, visible public elements);

4

checks each profile against the qualification criteria dictated by the user;

5

builds a structured list of the retained contacts;

6

exports that list to a working file;

7

triggers no message and no contact action without an explicit confirmation from the user.

ODESA capabilities used

Real browser (web)

Drives Chrome/Edge with a profile carrying the LinkedIn session; navigation, reading on-screen text, scrolling. Anti-detection and human pace to stay compliant with usage rules.

Files (fs)

Writes the qualified list to a file (CSV/JSON) within an allowed root.

Human interaction (ui)

Asks for confirmation before any message or contact action; lets the user review and amend the list.

Business functions (VScript) *(option)*

Encapsulates a custom scoring rule ("priority if sector X and headcount > N").

Typical flow

1

User: "Find me HR managers in companies of 50 to 200 people in the Lyon area."

2

The AI opens the profiles one after another, at a steady pace, and reads title / company / location.

3

User: "Keep only those whose company has e-commerce activity."

4

User: "Export the list."

5

User: "Draft an outreach message for the first three."

6

User validates (or corrects). The AI acts only after confirmation.

Data & access
  • Browser profile: a dedicated Chrome/Edge profile in which the LinkedIn session was opened manually beforehand by the user. ODESA reuses that session; it stores no credentials.
  • Allowed file root: a working folder (e.g. `…/prospecting/`) for exports.
  • Qualification criteria: provided by the user in plain language, optionally codified in a VScript scoring function.
Scope & security
  • URL allowlist: limited to the LinkedIn domain. The AI cannot navigate elsewhere.
  • Dedicated profile: the session is carried by a browser profile; no password is handled in clear text by the AI.
  • File root ("jail"): exports can only be written to the allowed folder.
  • Human validation (ui) required before any message or contact action.
  • Pace: paced navigation to stay within reasonable human usage.
  • Access token: only the configured assistant can call ODESA.

Setup

The steps to configure ODESA for this use case.

1

Install ODESA locally (executable, icon near the clock).

2

Create/designate a browser profile and open the LinkedIn session in it manually.

3

Configure the web capability: profile to use, anti-detection, allowlist restricted to LinkedIn, navigation pace.

4

Configure the files capability: allowed root for exports.

5

Enable the ui capability for confirmations.

6

(Option) Write a VScript prospect-scoring function.

7

Connect the AI assistant to ODESA via the token, and test on a simple search.

Limits & caveats
  • LinkedIn terms of use: LinkedIn strictly governs automation and has anti-bot mechanisms. ODESA is designed for individual, human-paced assistance, not mass scraping. Excessive volume risks account restrictions: it is the user's responsibility to stay reasonable.
  • Visible information only: the AI reads what is displayed for the current session; it bypasses no access restriction or paywall.
  • Quality depends on criteria: relevant qualification assumes clear criteria.
  • Evolving interfaces: LinkedIn changes its pages; reading cues may need adjustment.
  • Contact stays human: ODESA prepares; it sends nothing on its own.
Possible extensions
  • Several searches in parallel via several independent browser sessions.
  • Cross-enrichment: reconcile the list with an internal database (SQL capability) to exclude known customers.
  • Advanced scoring in VScript (multi-criteria weighting, prioritisation).
  • VAILS scheduling: periodically re-run a monitoring search on a segment.
  • Pre-drafting of personalised outreach messages, subject to human validation.

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