Des résultats concrets, mesurables, pas des slides.
Les chiffres qui suivent s'appuient sur des études sectorielles publiques et des retours terrain. Chaque mission s'appuie sur ses propres KPIs, mesurés avant / pendant / après.
Ce que l'IA change concrètement chez les sales B2B
Sources publiques (McKinsey 2024, HubSpot State of AI in Sales 2025, Gartner). Ordres de grandeur observés sur les équipes ayant adopté l'IA en profondeur.
de productivité commerciale moyenne (McKinsey, 2024)
plus de temps consacré à la vente vs. tâches administratives
de réponses sur les séquences outbound personnalisées par IA
de temps de préparation par meeting client
Ces ordres de grandeur sont indicatifs. Vos résultats dépendent de votre stack, de votre maturité et de la qualité d'adoption.
Les 6 use cases IA qui ont le plus d'impact
Les leviers que je travaille en priorité chez mes clients. Les premiers gains se voient dès les 30 premiers jours.
Personnalisation outbound à l'échelle
Clay + Apollo + GenAI : des séquences ultra-personnalisées sans y passer 3h/jour. Taux de réponse multiplié par 2 à 3.
Account research automatisé
Briefs comptes-clés générés en 3 minutes au lieu de 30. Plus d'angle, plus de profondeur, moins de fatigue avant chaque call.
Coaching IA sur les calls
Gong + agents custom : chaque AE reçoit un debrief perso sur ses calls. Le coaching scale sans le bottleneck du sales manager.
Optimisation emails & follow-ups
Lavender + GenAI : des mails plus courts, plus humains, plus performants. Taux de réponse en hausse, productivité en hausse.
Forecast & scoring assistés
Scoring de pipeline avec IA, alertes sur les deals à risque, focus sur les bons comptes. Moins de surprises en fin de trimestre.
Agents GenAI custom
Agents internes pour la qualification, la rédaction de propositions, les recherches concurrentielles. Zéro friction, énorme gain.
Exemples d'accompagnements types
Cas représentatifs anonymisés. Les études de cas clients réelles seront publiées au fil des missions, avec leur accord.
"Nos AE passaient 6h/semaine en account research"
Contexte : Pipeline outbound stagnant. Une stack riche (Apollo, Clay, ChatGPT) mais sous-exploitée. Taux de réponse en baisse.
Mission : Audit (2 semaines) + formation équipe (2 jours) + coaching managers (8 semaines). Mise en place d'agents GenAI pour le research et la personnalisation.
Résultats observés : recherche compte ramenée de 6h à 1h/semaine, taux de réponse outbound x2, vélocité pipeline +25%.
"On utilisait ChatGPT, mais sans méthode"
Contexte : Équipe jeune, qualifiée, motivée — mais usage IA très individuel, sans cadre commun. Difficulté à industrialiser ce qui marche.
Mission : Workshop 2 jours + coaching individuel des 3 top performers + création d'une bibliothèque de prompts d'équipe.
Résultats observés : homogénéisation des pratiques, productivité +35% sur la prospection, premier deal signé via routine IA en S+4.
Une expertise terrain, pas un consultant qui théorise
Salesforce
L'école du SaaS B2B : MEDDIC, discipline forecast, pipeline rigoureux. La base technique du métier.
Deel
Hypercroissance, équipes internationales, stack ultra-équipée. Vente complexe à grande échelle.
Staffbase
Vente entreprise grands comptes France. Cycles longs, multi-stakeholders, sujets stratégiques.
Quels résultats viser pour votre équipe ?
30 minutes pour parler de votre contexte, de vos KPIs actuels, et identifier où l'IA peut vraiment vous faire gagner. Sans engagement.
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