Public visé

• Entrepreneurs et dirigeants de TPE/PME souhaitant exploiter l'IA pour développer leur activité
• Freelances cherchant à automatiser leur production de contenu et leur prospection
• Commerciaux et marketeurs souhaitant industrialiser leur démarche commerciale
• Professionnels en reconversion vers les métiers du growth et de l'automatisation

Objectifs pédagogiques

• Comprendre les principes et les enjeux de l'IA générative pour le développement commercial
• Écrire des scripts Python simples pour interagir avec les API de LLM (OpenAI, Anthropic)
• Produire du contenu marketing à grande échelle : articles, posts, e-mails, visuels
• Identifier et qualifier des prospects grâce au scraping et à l'enrichissement de données
• Rédiger des e-mails de prospection personnalisés à grande échelle grâce à l'IA
• Mettre en place un workflow d'automatisation complet de la prospection
• Intégrer les outils IA à un CRM ou à une feuille de calcul
• Respecter le cadre légal (RGPD) dans ses actions de prospection automatisée

Prérequis

• Aucune connaissance technique avancée n'est requise
• Aisance avec l'outil informatique (navigation web, utilisation de fichiers Excel, envoi d'e-mails)
• Une première exposition à Python ou à ChatGPT est un plus mais n'est pas obligatoire
• Disposer d'un ordinateur avec accès internet

Méthodes pédagogiques

• Alternance de théorie (30%) et de pratique (70%)
• Exposés interactifs, démonstrations live sur des cas business réels
• TP individuels et collaboratifs sur des listes de prospects et des campagnes réelles
• Approche orientée ROI : chaque atelier vise un livrable exploitable immédiatement
• Supports de cours et templates de scripts remis aux stagiaires (accès pérenne)

Programme détaillé

JOUR 1 — IA générative et production de contenu avec Python

• Panorama de l'IA générative : LLM, modèles d'images, cas d'usage business
• Les acteurs du marché : OpenAI, Anthropic, Mistral, Google — comparatif et choix
• Installation de Python et d'un environnement de travail (VS Code, notebooks)
• Bases de Python essentielles : variables, fonctions, manipulation de texte et de fichiers
• Premiers appels aux API de LLM : authentification, requêtes, réponses
• Prompt engineering : structurer un prompt efficace, rôles, contexte, exemples
• Génération d'articles de blog optimisés SEO à partir de mots-clés
• Rédaction automatisée de posts LinkedIn, Twitter, Instagram adaptés à chaque plateforme
• Création de séquences d'e-mails marketing personnalisés
• Génération d'images avec DALL-E et Stable Diffusion via API
• Gestion des coûts d'API et bonnes pratiques de production

■ Travaux pratiques :
→ TP1 : Script de génération d'articles de blog à partir d'une liste de sujets (Excel → articles)
→ TP2 : Générateur de posts LinkedIn multi-formats à partir d'une idée
→ TP3 : Création d'une campagne d'e-mails marketing personnalisés avec visuels IA

JOUR 2 — Génération d'opportunités et qualification de prospects

• Sources de prospects : annuaires, réseaux sociaux, bases publiques, Pages Jaunes, Societe.com
• Web scraping avec Python : BeautifulSoup, requests — principes et limites
• Respect du cadre légal : robots.txt, CGU, RGPD, consentement
• Enrichissement de données : APIs d'enrichissement, extraction d'informations publiques
• Nettoyage et structuration des données collectées avec pandas
• Export vers Excel, Google Sheets ou CRM
• Définir son ICP (Ideal Customer Profile) et ses critères de qualification
• Utilisation d'un LLM pour qualifier automatiquement des prospects (secteur, taille, pertinence)
• Scoring automatisé : attribution d'une note de pertinence à chaque prospect
• Détection de signaux d'achat : recrutements, levées de fonds, actualités
• Segmentation automatique des prospects par persona

■ Travaux pratiques :
→ TP1 : Script de collecte d'entreprises d'un secteur avec export Excel structuré
→ TP2 : Enrichissement d'une liste de prospects avec informations publiques (site, taille, activité)
→ TP3 : Qualification et scoring automatisés d'une liste de 100 prospects avec un LLM

JOUR 3 — Automatisation de la prospection et projet final

• Rédaction d'e-mails de prospection personnalisés à grande échelle avec l'IA
• Génération de messages LinkedIn adaptés à chaque prospect
• Personnalisation avancée : prise en compte du contexte et des actualités du prospect
• Envoi automatisé d'e-mails : SMTP, services transactionnels (SendGrid, Brevo)
• Gestion des séquences de relance automatiques
• Intégration avec des outils no-code : Make, Zapier, n8n
• Connexion à un CRM (HubSpot, Pipedrive) via API
• Introduction aux agents IA : principe, intérêt pour l'automatisation commerciale
• Création d'un agent de prospection : recherche, qualification, rédaction, envoi
• Mise en place d'un tableau de bord de suivi (taux d'ouverture, réponses, conversions)
• Bonnes pratiques éthiques et conformité RGPD

■ Travaux pratiques :
→ TP1 : Générateur d'e-mails de prospection personnalisés à partir d'une liste qualifiée
→ TP2 : Mise en place d'une séquence automatisée (e-mail initial + 2 relances)
→ TP3 (Projet final) : Pipeline complet de prospection — collecte, qualification, rédaction personnalisée, envoi et suivi

Évaluation

• Test de positionnement en début de formation
• Évaluations formatives : exercices pratiques corrigés, revue de campagnes, QCM intermédiaires
• QCM mi-parcours de 20 questions (Jour 2)
• QCM final de 30 questions (Jour 3) — critère de réussite : 60%
• Soutenance du mini-projet final
• Attestation de fin de formation délivrée