Scaler la recherche IA avec des Agents (gain de temps)

La recherche manuelle appauvrit les entreprises et plombe la rentabilité.

Voici pourquoi :

C’est une tâche fastidieuse et répétitive que personne n’aime
La recherche prend énormément de temps, et comme vous le savez, le temps c’est de l’argent
La qualité et la quantité d’informations varient lorsqu’elles sont collectées par des humains

C’est vrai pour nous tous. Nous passons beaucoup trop de temps à fouiller Google, alors que ce n’est pas notre cœur de métier. (McKinsey estime que 19 % de notre temps est consacré à la recherche d’informations^[4])

C’est là que les AI Research Agents entrent en jeu : ils vous aident à scaler la recherche IA dans une feuille de calcul, et ce guide détaille tout ce que vous devez savoir, des concepts clés aux cas d’usage concrets à mettre en place dès aujourd’hui.

📌 Résumé pour les pressés

Cet article couvre tout ce qu’il faut savoir pour utiliser des AI Agents et scaler la recherche IA sur une feuille de calcul. Si vous êtes pressé, voici l’essentiel :

Problème : La recherche IA manuelle prend du temps et ne passe pas à l’échelle. Lancer des recherches une par une pour plusieurs entreprises gaspille des heures.

Pourquoi c’est un problème : Une recherche traditionnelle prend ≈ 5 min par requête (8,3 h pour 100 requêtes), un chatbot IA ≈ 3 min (5 h pour 100), et dans les deux cas il faut copier-coller en continu.

Solution : Des outils comme l’AI Research Agent de Datablist permettent de scaler la recherche IA dans un tableur et d’achever 100 tâches en moins de 15 minutes au lieu de plusieurs heures.

Ce que vous apprendrez : Les concepts de la recherche IA, en quoi un AI Research Agent diffère d’un chatbot, des cas d’usage concrets, plus les fonctionnalités et limites de la recherche IA à grande échelle.

Pourquoi utiliser Datablist pour scaler la recherche IA : 3 atouts

Lance la recherche IA sur des feuilles pouvant aller jusqu’à 100k lignes simultanément

Élimine le copier-coller en remplissant automatiquement les données dans votre liste

Utilise plusieurs outils (web scraping, appels API, pagination), au-delà des seuls LLM, pour traiter des recherches complexes

Ce que nous allons couvrir

Comprendre l’AI Research Agent et les concepts clés
Que faire avec l’AI Research Agent en génération de leads
Vue d’ensemble : fonctionnalités et limites de l’AI Research Agent

AI Research Agent : explications

Pour bien comprendre la valeur du passage à l’échelle de la recherche IA, commençons par définir les AI Research Agents, puis comparons rapidement la recherche IA à la recherche traditionnelle.

Recherche traditionnelle

C’est ce que Google, Bing et consorts font depuis des années. C’était, et c’est encore, très utile. Le seul souci, c’est que les moteurs ne comprennent pas ce que vous voulez, puisqu’ils s’appuient sur :

Des mots-clés
L’intention autour des mots-clés
Des combinaisons de mots-clés

Ils n’analysent pas votre objectif ; ils essaient d’établir des correspondances^[1].

Traditional search is still useful sometimes

Recherche IA

C’est ce que tous font désormais. Imaginez la recherche IA comme une conversation avec quelqu’un qui cherche des réponses qu’il n’a pas encore.

Avant, l’IA inventait parfois des réponses ; maintenant, elle cherche, et elle le fait très bien, car l’IA peut :

Analyser votre intention et votre ton
Comprendre votre objectif
Tester différents angles

Le meilleur avec la recherche IA, c’est que vous n’avez plus à trouver, analyser et copier-coller l’info vous-même, car l’IA visite des milliers d’articles, rapports, pages produits et extrait pour vous les informations utiles.

Exemples de moteurs de recherche IA

Claude
Perplexity
Google AI Mode
ChatGPT search

En bref, avec la recherche IA, vous n’avez plus besoin de :

Multiplier les requêtes
Chercher les pages pertinentes
Ouvrir des dizaines d’onglets
Extraire l’information
Visiter les pages web

Mais aussi agréable que soit la recherche IA, vous restez limité à un chatbot et une recherche à la fois.

AI Research Agent dans Datablist : les bénéfices

Imaginez que vous deviez trouver :

La date de création d’Anthropic AI
Ses fondateurs
Son dernier produit
Comment Reddit a réagi à ce lancement

Avec un moteur traditionnel, vous devriez

Lancer plusieurs recherches
Ouvrir plusieurs onglets
Lire les articles
Copier-coller manuellement le tout dans un tableur

Ce processus prendrait au moins cinq minutes par entreprise. Maintenant, si vous devez le faire pour 100 entreprises, cela représente 500 min ≈ 8,3 heures de recherche.

Avec un chatbot en recherche IA, vous devrez

Saisir votre requête
Attendre la réponse
Copier-coller dans un tableur

Ce processus prend environ 3 minutes, en supposant un bon prompt. Mais à l’échelle de 100 recherches, cela fait 300 min = 5 heures.

Avec l’AI Research Agent de Datablist, toute la tâche se termine en environ 15 minutes.

5 minutes pour rédiger un prompt clair et efficace
10 minutes pour que l’AI Research Agent exécute la mission

Vous économisez ainsi 485 minutes ≈ 8 heures de recherche manuelle^[2]

C’est possible parce que les AI Research Agents de Datablist :

Exécutent la recherche IA sur une feuille de calcul
Éliminent le copier-coller
Ne vous forcent pas à repartir de zéro comme un chatbot

C’est possible car les AI Research Agents de Datablist sont conçus pour scaler la recherche IA.

La différence est majeure, car :

L’agent traite chaque ligne de votre tableur comme une nouvelle requête, ce qui préserve la mémoire de contexte
Il relance le même prompt sur la même requête pour garantir une haute précision et de la cohérence
L’agent dispose de plusieurs outils, en plus du LLM, pour accomplir sa mission

📘 Recherche IA dans les chatbots vs Datablist

La différence entre la recherche IA dans des chatbots comme Claude ou ChatGPT et Datablist n’est pas énorme car tous offrent plus de capacités qu’un LLM « simple ».

La grande différence, c’est que les AI Research Agents de Datablist exécutent la même tâche de recherche sur des listes jusqu’à 100k lignes, quand les chatbots sont limités à une recherche à la fois.

AI Research Agent de Datablist = couteau suisse

Dans Datablist, l’AI Research Agent n’est pas qu’un outil de recherche ; c’est une machine multi-fonctions pour scaler la recherche IA. Imaginez Claude, Perplexity ou ChatGPT tournant sur votre tableur et qui :

Cherche sur Google et Google News
Visite des pages web
Paginate des pages
Gère des tâches multi-étapes
Fait des appels API
Extrait des informations
…

Mais c’est surtout sa capacité à choisir le bon outil au bon moment, selon votre prompt, qui fait de l’AI Research Agent de Datablist le meilleur outil pour mener des recherches IA sur une liste.

C’est comme un chercheur humain, en plus rapide, plus précis et plus constant.

AI Processors vs AI Research Agent

Une autre façon de bien comprendre l’AI Research Agent est de le comparer à l’option inverse : un AI processor.

AI Processors

Nous avons tous utilisé une extension IA sur Excel ou Google Sheets à un moment donné. Ce sont des applications basiques qui utilisent un LLM via API dans un environnement contrôlé (votre feuille Excel, par exemple).

Comme leur nom l’indique, ces systèmes « processent » des données. Ils sont optimisés pour travailler sur les données déjà présentes, sans quitter l’environnement. On les utilise surtout pour :

Transformer des données
Nettoyer des données
Éditer des données

AI Research Agents

Contrairement aux AI processors, les AI Research Agents comme ceux de Datablist sont des systèmes autonomes mais contraints ; ils sont conçus pour interagir avec le monde externe^[3]. Ils utilisent aussi des LLM, mais les combinent avec d’autres outils. Ce qui leur permet de :

Parcourir le web
Gérer des tâches multi-étapes
Agréger des informations issues de sources variées
… et plus encore

💡 Simple et efficace

Pensez aux AI Research Agents comme au système qui recherche à grande échelle pour trouver et ramener des données externes, et aux AI processors comme au système qui vous aide à travailler les données que vous avez déjà.

Pourquoi avoir un AI Research Agent est clé

Beaucoup ne mesurent l’importance d’un AI Research Agent qu’après l’avoir utilisé une première fois. Pour l’illustrer, prenons le cas d’usage le plus populaire que nous observons : construire des listes pour la lead generation.

Le problème

En génération de leads, la plupart rencontrent deux problèmes :

Trop peu de réponses
Trop de concurrence

Tout le monde veut des leads, tout le monde fait du cold outreach, et beaucoup ignorent que la pertinence prime, pas la personnalisation « cringe ». Or la pertinence ne s’obtient pas avec des données génériques. Cela signifie :

↳ Si vous n’utilisez que des bases B2B et des scrapers basiques

↳↳ Vous exploitez les mêmes données que tout le monde

↳↳↳ Vous vous battez pour le même pool de prospects

↳↳↳↳ Avec les mêmes informations que vos concurrents

En faisant cela, votre message est d’emblée hors-sujet.

La solution

Résoudre un problème vient après en avoir compris la cause. Maintenant que c’est clair, voyons comment rendre vos messages plus pertinents pour :

Obtenir plus de réponses
Sortir de la mêlée

Le correctif est simple : corrigez le manque de pertinence. Comment ?

↳ Scalez la recherche IA

↳↳ Collectez des données qui comptent

↳↳↳ Ressortez dans leur inbox

Beaucoup l’ont compris et mènent des recherches prospects à la main pour écrire des messages hyper-personnalisés. On peut le faire plus vite et plus facilement.

Scaler la recherche prospects

Réfléchissez une seconde : vos prospects ne sont pas si uniques, ni les miens. Parce que nous cherchons tous les mêmes signaux et attributs pour qualifier un prospect, ce qu’on appelle la définition ICP

Les mêmes points de données qui permettent de définir l’ICP sont souvent ceux qui rendent un message pertinent. Donc si vous basez ces points de données sur une recherche sur-mesure plutôt que sur des bases, vous gagnez.

Si vous avez une liste de milliers d’entreprises à contacter, le mieux à faire est de lancer une recherche IA à l’échelle pour trouver des infos pertinentes et fiables, à l’échelle.

Bien sûr, scaler la recherche IA ne sert pas qu’à construire des listes de leads ; la section suivante vous donnera d’autres idées.

Que faire avec l’AI Research Agent

Les possibilités avec un AI Research Agent sont quasi infinies : en gros, tout ce que vous feriez avec une recherche IA… mais à grande échelle. Voici des cas d’usage fréquents et efficaces.

P.S. Datablist propose aussi des templates prêts à l’emploi pour démarrer en quelques minutes.

Contextual Domain Search : Parfois, un nom d’entreprise ne suffit pas pour retrouver le bon site. Des noms comme « Apollo LLC » ou « Pioneer GmbH » peuvent renvoyer à des milliers d’entités. En fournissant un contexte (secteur, localisation), l’AI Research Agent mène une recherche ciblée pour identifier le bon domaine, comme le ferait un humain.
Scraper des case studies : L’AI Research Agent peut visiter une liste de sites d’entreprises, trouver leurs pages « Études de cas » ou « Portfolio », et extraire des infos clés (nom du client, détails du projet, etc.).
Extraire des fiches produits Amazon : Si vous avez une liste de produits Amazon, vous pouvez utiliser l’AI Research Agent de Datablist pour extraire leurs détails.

Toutes ces tâches prendraient des heures sans la recherche IA à l’échelle. Si vous voulez utiliser l’AI Research Agent pour l’une d’elles, voici les guides associés :

Cas d’usage personnalisés de nos clients

Au-delà des templates, nos clients utilisent l’AI Research Agent pour toutes sortes de recherches sur-mesure. La seule vraie limite, c’est la créativité. Quelques exemples que j’ai appréciés :

Trouver les dernières publications de recherche : Identifier les liens vers les research papers récents publiés par une entreprise ou un institut.
Identifier des employés non listés sur LinkedIn : Repérer des membres d’équipe via le site corporate, des communiqués, des listes d’intervenants en conférence, etc.
Repérer des « first-time CEOs » : Reconstituer la carrière d’un dirigeant pour savoir s’il s’agit de son premier poste de CEO.
Comprendre la structure d’actionnariat d’un hôpital : Déterminer s’il est privé ou public.
Suivre les mentions presse récentes : Voir si une entreprise a été citée dans des articles, communiqués, ou médias sectoriels.

How I react when I see the things people use our AI Research Agent for

Maintenant que les applications concrètes sont claires, voyons les fonctionnalités et les limites spécifiques de l’AI Research Agent.

💡 Seule votre créativité limite

Les exemples cités ne sont qu’un échantillon de ce que l’AI Research Agent peut faire. Si vous avez une idée, nous vous aidons à bâtir le prompt pour la réaliser.

AI Research Agent : fonctionnalités et limites

Savoir ce qu’un outil peut faire — et ne pas faire — est clé pour l’utiliser efficacement. Voici une vue simple des capacités et frontières de l’AI Research Agent de Datablist.

Ce qu’il sait faire

L’AI Research Agent de Datablist est conçu pour répliquer et automatiser les tâches d’un chercheur humain. Par exemple, il peut :

Lancer une recherche IA à l’échelle : exécuter des requêtes sur-mesure sur un tableur entier.
Évaluer la qualité de l’information : il note la pertinence des résultats, filtre le bruit et conserve l’essentiel.
Fournir des scores de confiance : pour chaque résultat, l’AI Research Agent attribue un score de 0 à 100 pour identifier rapidement les trouvailles les plus fiables, très utile pour les recherches complexes.
Exécuter des tâches multi-étapes : vous pouvez lui donner un objectif complexe, comme « Trouve la page Carrières, cherche les postes marketing, extrais les intitulés et résume les descriptions ».
Comprendre le contexte : il ne se contente pas d’associer des mots-clés. Il comprend le contexte fourni, différencie des entreprises homonymes ou déniche des infos implicites.
Extraire des données spécifiques : vous pouvez lui demander d’extraire des éléments précis d’une page, comme la mission sur la page « À propos » ou des détails d’un produit Amazon.
Fournir des réponses synthétiques : au lieu de renvoyer des données brutes, il peut synthétiser et répondre directement, par exemple : « Cette entreprise a-t-elle une usine en Allemagne ? »

Capabilities of Datablist AI Research Agent

Comme tout outil, l’AI Research Agent a aussi des limites. Les connaître aide à calibrer vos attentes et à construire des workflows efficaces.

Scraper derrière des logins : il ne peut pas accéder à du contenu protégé par identifiants (profils privés, forums membres, dashboards internes, etc.).
Accès à certains sites : certains sites déploient des protections robustes contre les outils automatisés. L’agent peut accéder à l’immense majorité du web public, mais sera bloqué par quelques sites très protégés.
Garantir 100 % d’exactitude : même s’il est très fiable et fournit des scores de confiance, cela reste un système IA qui peut parfois mal interpréter ou rater des nuances, surtout pour des tâches dépassant 5–6 étapes.
Interagir avec des formulaires/CAPTCHA : il ne remplit pas de formulaires, ne soumet pas de données et ne résout pas de CAPTCHA. Il est conçu pour lire et extraire, pas pour interagir.

Scaler la recherche IA dans un tableur est désormais possible — pourquoi continuer la recherche manuelle ?

La recherche manuelle est un goulot d’étranglement qui tue la productivité et produit des résultats inconsistants.

Les AI Research Agents résolvent ce problème en mettant votre collecte d’informations sur pilote automatique. Si l’information recherchée n’est pas hautement nuancée et ne nécessite pas une vérification humaine systématique, vous devriez probablement utiliser un AI Agent et rechercher à l’échelle.

En vous appuyant sur des AI Research Agents qui exécutent des tâches complexes et multi-étapes, vous pouvez :

Obtenir des données qui comptent : scaler la recherche IA sur des milliers de lignes
Gagner des centaines d’heures : automatiser ce qui prenait des semaines de travail manuel
Personnaliser : collecter des signaux uniques qui rendent votre outreach impossible à ignorer
Construire de meilleures listes de leads : qualifier vos prospects sur des critères qu’aucune base ne fournit
Extraire des données partout : scraper des listes de sites en langage naturel, sans code

Vos concurrents ne dorment pas, notre concurrence ne dort pas, et nous non plus.

Les outils sont là ; la différence se fera sur la façon de les utiliser.

Foire aux questions (FAQ) sur le scaling de la recherche IA

Utiliser un AI Research Agent est-il difficile ?

Pas du tout. Avec des plateformes comme Datablist, vous n’avez besoin que de décrire ce que vous voulez. Nous proposons aussi des templates prêts à l’emploi pour des cas courants comme trouver des case studies ou effectuer des recherches de domaines contextuelles. Pour des tâches sur-mesure, rédigez un prompt simple en langage naturel décrivant votre besoin.

L’AI Research Agent peut-il trouver des contacts ?

Non, l’AI Research Agent est conçu pour la recherche web et l’extraction d’informations sur des sites. Pour trouver des contacts (emails, numéros), Datablist propose des enrichissements spécialisés, comme notre Waterfall Email Finder, qui chaîne plusieurs data vendors pour maximiser la couverture.

En quoi un AI Research Agent diffère-t-il de ChatGPT ?

Ils reposent tous deux sur des LLM, mais leurs fonctions diffèrent. ChatGPT est un assistant conversationnel formé pour répondre à partir de ses données d’entraînement. Un AI Research Agent est un outil opérationnel qui peut parcourir le web en live, visiter des sites précis et extraire de nouvelles informations en temps réel pour accomplir une tâche.

Qu’est-ce qu’un AI Research Agent ?

Un AI Research Agent est un système autonome capable de comprendre un objectif, de parcourir le web et d’exécuter une recherche multi-étapes pour trouver, extraire et synthétiser des informations. Contrairement à un simple web scraper, il comprend le contexte et adapte son approche pour atteindre un objectif complexe.

Comment écrire un bon prompt pour l’AI Research Agent ?

Les meilleurs prompts sont clairs, spécifiques et contextualisés. Une trame simple :

Énoncez l’objectif : ce que vous voulez que l’agent trouve
Donnez du contexte : un point de départ, comme le site de l’entreprise
Fixez des contraintes : quoi faire et quoi éviter (ex. « Donne uniquement le nom du projet, sans intro ni explication »)
Définissez le format de sortie : la structure exacte attendue

Comment lancer une recherche IA sur une liste ?

Pour lancer une recherche IA sur une liste, utilisez un AI Research Agent comme Datablist qui exécute une recherche façon ChatGPT sur un tableur. Importez vos données, écrivez un prompt décrivant quoi trouver, et l’agent exécute automatiquement la même requête sur chaque ligne. Plus de copier-coller, et une recherche type Perplexity à l’échelle de milliers d’enregistrements.

Peut-on scaler la recherche IA ?

Oui, scaler la recherche IA est possible avec les AI Research Agents de Datablist, qui opèrent sur un tableur. Cela évite de faire une recherche à la fois dans des chatbots, puisque ces agents relancent la même requête contextuelle sur des listes entières, jusqu’à 100k lignes. Ce qui prenait des heures de recherches ChatGPT devient quelques minutes d’automatisation cohérente.

Comment exécuter une recherche façon Perplexity dans un tableur ?

Vous pouvez exécuter une recherche façon Perplexity dans des feuilles de calcul avec l’AI Research Agent de Datablist, qui parcourt le web, visite des sites et extrait l’information pour chaque ligne automatiquement. Fournissez vos données et un prompt clair décrivant quoi trouver. L’agent traite chaque ligne comme une recherche contextuelle distincte et renvoie des résultats cohérents, sans intervention manuelle.