Les équipes commerciales évoluent dans un environnement de plus en plus complexe. Les prospects ne répondent plus aux sollicitations à froid, et même les clients existants se montrent réticents à consacrer du temps à des échanges approfondis. Pourtant, comprendre les véritables enjeux des clients est la clé pour conclure des affaires stratégiques.
Face à ce paradoxe, de nombreuses organisations adoptent une approche quantitative : multiplier les messages et les appels en espérant qu’un nombre suffisant aboutira. Mais cette stratégie a un effet pervers : elle érode la perception de valeur de l’entreprise et génère un rejet croissant de la part des acheteurs. Une étude de Gartner révèle que 64 % des acheteurs B2B se sentent submergés par l’abondance de communications commerciales non pertinentes.
Repenser la Vente à l’Ère de l’IA Générative
Il existe pourtant une alternative plus efficace : l’intelligence artificielle générative. Plutôt que d’augmenter le volume des interactions, elle permet d’améliorer leur pertinence. En exploitant l’IA pour collecter et analyser des informations stratégiques sur leurs prospects, les commerciaux peuvent aborder leurs clients avec une proposition alignée sur leurs priorités réelles.
Cet article explore comment des équipes de vente utilisent l’IA générative pour transformer leur approche commerciale, en s’appuyant sur des exemples concrets. Loin d’être un simple outil d’automatisation, l’IA devient un levier pour instaurer une relation de conseil et de partenariat avec les clients.
D'abord, changer de paradigme : de la quantité à la qualité
Il ne faut pas multiplier les contacts dans l’espoir d’une conversion. L’overdose de messages génériques nuit plus qu’elle ne sert, mieux vaut se positionner comme un conseiller stratégique et non comme un simple vendeur.
Exploiter l’IA avec cette optique, mais avant d'aller plus loin...
Il faut prendre en compte que beaucoup d’informations commerciales ne sont pas directement accessibles à une IA (notamment pour des raisons de confidentialité, de protection des données, ou d’absence d’API ouverte). Cela concerne notamment les emails privés, les données internes CRM, les documents confidentiels ou certains dashboards métier.
Il faut donc envisager une exploitation des données adaptée à la réalité terrain, en tenant compte des limites d’accès, tout en exploitant au mieux les capacités concrètes de l’IA.
Voici quelques pistes à explorer qui tiennent compte des limites précédemment évoquées.
Comprendre les défis du client – même sans accès direct à ses données internes, ce que l'IA peut faire
Analyser les sources publiques :
- Site web de l'entreprise ;
- Certains articles de presse (ex : Trends Tendances, L'Echo) ;
- Vidéos de dirigeants (ex : interviews sur LN24, RTL, webinars) ;
- Rapports annuels disponibles publiquement
- ...
Comment l’utiliser concrètement, exemple de procédures
1. Identifier et récolter les données :
- Copier-coller des extraits d’un site web dans ChatGPT avec, par exemple, la consigne :
“À partir de ce texte, quels sont les objectifs stratégiques que cette entreprise cherche à atteindre en 2025 ?”
- Fournir un lien vers un article ou un communiqué ;
“Voici un article sur l'entreprise X : https://... Résume les défis évoqués et leurs projets récents.”
- Downloader un gros volume de data préalablement extraites, via des sources (soit internes : CRM) soit en open sources : Banque-Carrefour des Entreprises (BCE/KBO), OpenCorporates.com, Data.gov.be, Centrale des bilans,...
- Demander à l'IA de nettoyer et structurer les données collectées, de créer des liens ;
- Demander l'analyse pour cibler intelligemment ;
- Segmenter et scorer.
Exemples d'outils adaptés :
- ChatGPT (mode navigation web activé si disponible)
- Perplexity.ai (meilleur pour faire des recherches sur le web)
- Outils de scraping simples (Copy-paste + IA de résumé)
2. Identifier les bons indicateurs (KPIs)
Estimer les bons leviers de performance à aborder (et pas juste deviner !)
Générer une liste probable de KPIs en fonction :
- Du secteur d’activité
- Du poste cible
- Poser la question à ChatGPT : “Quels sont les KPIs courants pour un responsable logistique dans une PME belge ?”
- Compléter en lui expliquant votre offre, par exemple : “Voici une solution de traçabilité automatisée pour entrepôts. Quels KPIs cela impacte et comment le présenter ?”
- Créer une carte mentale des KPIs liés à votre produit/service, avec ChatGPT ou outils de mind mapping (Miro, Whimsical) pour visualiser les connexions entre KPIs et pain points. Canva Whiteboard ou PowerPoint avec IA pour formaliser une slide client.
3. Repérer les bons interlocuteurs et rédiger des messages impactants
Ce que l’IA peut faire :
- Analyser un profil LinkedIn que vous avez trouvé manuellement ;
- Simuler un message d’approche adapté à ce profil ;
- Créer un message email / LinkedIn personnalisé selon le rôle.
En résumé : l’IA est utile, mais c’est vous qui apportez la donnée sensible
Étape |
Ce que l’IA peut faire seule |
Ce que vous devez lui fournir |
Défis client |
Analyser site, presse, contenu public |
Lien vers l’info ou résumé |
KPIs |
Générer par secteur/métier |
Contexte produit/service |
Parties prenantes |
Rédiger les messages |
Profil LinkedIn / cible |
Synthèse des étapes clés que l'IA peut vous aider à réaliser
- Comprendre les défis majeurs du client (via presse, rapports, ...) ;
- Identifier les sources et leur emplacement : accès libre ou détenues en interne (CRM) ;
- Identifier les métriques clés qui influencent ses décisions ;
- Cibler la bonne personne qui est responsable de ces métriques ;
- Aligner votre proposition avec ses objectifs business ;
- Envoyer un message concis et impactant ;
- Créer une conversation autour d’une solution stratégique ;
- Utiliser l’IA en continu pour affiner votre approche et enrichir vos interactions.
Avec cette méthodologie, on passe d’une vente transactionnelle à une vente stratégique où le client perçoit directement la valeur ajoutée dès le premier contact.
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Source : HBR Staff/Sales & Marketing 2025.
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