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3.9 — Cas pratique : un agent de qualification de leads 🖥️

Construisons (sur le papier) un agent sans code qui qualifie les prospects entrants. Le scénario classique : nouveau lead → Airtable → l’IA qualifie → email.

🟢 En clair — « qualifier un lead », c’est juste trier un prospect : est-il prêt à acheter (chaud), intéressé mais pas pressé (tiède), ou peu probable (froid) ? L’agent fait ce tri automatiquement et déclenche la bonne suite — un email tout de suite, ou une relance plus tard.

Le workflow, étape par étape (dans Make ou n8n) :

  1. Déclencheur — un nouveau lead remplit un formulaire sur votre site (via un webhook : une adresse qui prévient votre workflow dès qu’un événement arrive).
  2. Mémoire — Make/n8n crée une ligne dans Airtable avec ses infos (nom, entreprise, message).
  3. Cerveau — le nœud IA (ChatGPT ou Claude) lit la ligne et qualifie le lead (chaud / tiède / froid) grâce à un prompt structuré (vos 4 ingrédients du Niveau 2 !).
  4. Observation — le score est réécrit dans Airtable (la mémoire se met à jour).
  5. Action — si chaud → l’agent rédige et envoie un email personnalisé ; si froid → il programme une relance dans 7 jours.

🔁 Vous reconnaissez la boucle ReAct (3.4) ? Penser (qualifier le lead) → Agir (écrire dans Airtable / envoyer l’email) → Observer (le résultat) → Ajuster. C’est un agent ReAct… sans une ligne de code. Make/n8n = la boucle ; Airtable = la mémoire ; l’assistant = le cerveau ; votre prompt du Niveau 2 = les instructions.

En résumé

  • Un agent no-code suit le schéma déclencheur → mémoire → cerveau IA → action.
  • C’est une boucle ReAct concrète : Make/n8n = la boucle, Airtable = la mémoire, l’assistant = le cerveau, votre prompt du Niveau 2 = les instructions.
  • Dès qu’une action touche de vrais clients, elle devient sensible → garde-fous et validation humaine (Module 4).
Comment évaluez-vous cette leçon ?
📝 Ma note

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