Comment Rankup a automatisé sa prospection sans perdre le contrôle

Le contexte

Rankup est une agence spécialisée dans la visibilité en ligne : le référencement dans les moteurs de recherche classiques (SEO), et la visibilité dans les moteurs de réponse basés sur l’IA (GEO).

Comme toute agence, son développement dépend de sa capacité à trouver de nouveaux clients. Et la prospection est un travail exigeant : identifier les bonnes entreprises, comprendre leur situation, puis écrire à chacune un message réellement pertinent.

Le défi

Rankup souhaitait automatiser une partie de ses opérations de prospection. Mais pas à n’importe quel prix : il n’était pas question de laisser une IA envoyer des messages génériques au nom de l’agence, ni d’agir sans supervision.

Le défi était donc double : gagner du temps sur les tâches répétitives, tout en conservant un contrôle humain sur les actions prises par l’IA.

Notre approche

Nous sommes partis d’un principe simple : une IA n’écrit un bon message que si elle dispose du bon contexte. Un email de prospection n’est pertinent que s’il s’appuie sur des informations exactes, à la fois sur Rankup et sur l’entreprise contactée.

Nous avons ensuite séparé clairement ce que l’IA peut faire seule de ce qui doit rester une décision humaine. C’est le principe du « Human-in-the-Loop » : l’IA prépare, l’humain valide.

Ce que nous avons construit

Le socle de données

Nous avons d’abord structuré les sources de connaissances nécessaires à la personnalisation : ce que fait Rankup, ses offres et ses arguments, ainsi que les informations sur les prospects, collectées automatiquement sur Google.

Cette base de connaissances alimente un système de recherche de type RAG : avant d’écrire, l’IA va chercher les informations pertinentes pour chaque prospect, au lieu de se fier à ses connaissances générales.

La couche IA

Sur ce socle, nous avons développé un système de prospection semi-autonome composé de plusieurs agents IA, chacun avec un rôle précis, jusqu’à la génération d’emails marketing personnalisés.

Les étapes clés passent par une validation humaine : l’équipe peut relire, corriger ou écarter ce que l’IA a préparé.

En parallèle, nous avons conçu pour Rankup un AIOS : un ensemble d’outils IA qui automatise différentes opérations de SEO et de GEO réalisées pour ses clients.

Les résultats

Jusqu’à 80 % du temps consacré à la prospection est désormais économisé, grâce à l’automatisation des tâches prises en charge par l’IA.

Le temps libéré peut être consacré à ce qui demande vraiment un humain : valider, échanger avec les prospects intéressés, conclure.