T.11 / Technologie
IA
larch construit des fonctionnalités d’IA sur les modèles Gemini de Google. L’agent commercial de Scout utilise l’API Gemini pour noter les leads selon le profil client idéal, rédiger des messages de prospection personnalisés et extraire des faits des pages web.
Apportez l’idée. Nous vous dirons comment nous la construirions et ce que cela demande.
01 / Réalisé avec API Gemini
L’agent de Scout fait le travail de lecture et d’écriture d’un commercial, et l’API Gemini est le modèle derrière.
Agent IA / 2025
01
Scout appelle l’API Gemini partout où le travail demande du jugement : noter chaque lead de 1 à 5, rédiger des messages de prospection à partir de la base de connaissances de l’utilisateur, extraire des contacts des pages web et résumer des documents.
Agent IA / Ventes B2B / 2025
Next.js · TypeScript · Playwright · SQLite
02 / Service associé
Une intelligence utile, intégrée aux outils dans lesquels votre équipe travaille déjà.
Vous obtenez
L’agent de Scout enchaîne 10+ cycles sur Gemini pour atteindre un objectif de leads.
Scout enchaîne les appels à Gemini avec la recherche web et le scraping de pages dans un même pipeline.
Gemini lit les pages qu’ouvre Playwright et en extrait les noms, les postes et les entreprises.
03 / API Gemini : notre usage
La majeure partie du pipeline de Scout est du code classique. Gemini s’occupe des parties qui demandent du jugement : savoir si cette entreprise correspond, à qui écrire et ce que doit dire l’e-mail.
L’agent de Scout suit un pipeline : découvrir des entreprises, enrichir les contacts, qualifier, étendre et rédiger. La plupart des étapes sont du code classique. L’API Gemini intervient là où le travail demande du jugement.
Premier usage : la qualification. Chaque lead reçoit une note de 1 à 5 selon le profil client idéal de l’utilisateur, en fonction du secteur, du stade de l’entreprise, de la taille de l’équipe, du budget, de la stack technique et du profil des fondateurs, et le modèle explique son raisonnement.
Deuxième usage : la rédaction. Les e-mails de prospection sont rédigés à partir de la base de connaissances de l’utilisateur, faite d’études de cas, de documents tarifaires et de présentations d’entreprise, pour que chaque brouillon parle à cette entreprise plutôt qu’à tout le monde.
Troisième usage : la lecture. Quand Playwright ouvre le site d’une entreprise, Gemini lit la page et en extrait les personnes, les postes et les détails dont l’étape suivante a besoin. Il résume aussi les documents de la base de connaissances, pour que les brouillons puissent s’en servir.
Scout appelle directement l’API REST de Gemini, sans SDK entre les deux. Le modèle par défaut est Gemini Flash, et dans les paramètres l’utilisateur peut choisir un autre modèle Gemini, du plus léger, Flash-Lite, jusqu’à Pro, pour arbitrer entre vitesse et profondeur. Comme l’intégration est aussi légère, un nouveau modèle est un réglage, pas une réécriture.
Scout accédait d’abord à ses modèles via une passerelle qui masquait le fournisseur. En juillet 2026, il est passé directement à l’API Gemini. Le pipeline est resté le même ; seuls les appels derrière ont changé.
04 / Autres technologies
L’agent de Scout tourne sur Gemini, et nos serveurs MCP apportent des outils dans les assistants IA. Découvrez ce que nous avons construit d’autre avec.
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