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Radar de prospection

Outil de prospection d'Estey : il repère des sous-traitants industriels, lit leur site public et qualifie l'adéquation entre leur besoin de chiffrage et l'offre. Le modèle extrait des faits cités, le code calcule le score, et aucun message ne part tout seul. En Gironde : 924 sites qualifiés, 380 prospects retenus. Accès privé, derrière une connexion.

date: 27/07/2026

#prospection #ia #tpe-pme

stack: Python · FastAPI · Vue · SQLite · BeautifulSoup · httpx · Claude · OpenID Connect · pytest · Docker · GitHub Actions

$ cat README.md

L’outil de prospection d’Estey. Il repère des sous-traitants industriels de Nouvelle-Aquitaine qui fabriquent du sur-mesure, lit leur site public et qualifie l’adéquation entre ce qu’ils font et l’offre d’Estey, l’automatisation du chiffrage. Il prépare le travail, le contact reste humain.

Trois étapes, une seule demande un modèle

  • Trouver : les entreprises viennent de la base publique Recherche d’entreprises, par code d’activité et par zone. 43 codes, regroupés en huit familles, de l’usinage à l’agencement en passant par la plasturgie et la PLV.
  • Retrouver le site : la base publique n’en donne aucun. Un site n’est tenu pour certain que si ses mentions légales portent le numéro SIREN de l’entreprise. Un nom et une commune sur une page ne suffisent pas : un annuaire local les contient toujours.
  • Qualifier : un modèle lit quelques pages et en extrait des faits, le code calcule le score.

Le modèle extrait des faits, le code décide

  • Des faits cités, jamais une note : l’entreprise vend-elle du sur-mesure, chiffre-t-elle à la demande, sur plan, sur cahier des charges, sur chantier ou sur catalogue, affiche-t-elle des références. Chaque justification est une phrase copiée du site. Ce que le site ne permet pas d’établir vaut « faux », jamais une supposition plausible.
  • Un score d’adéquation, calculé par du code : les pondérations vivent dans un fichier de réglages. On en change une et tout le classement se rejoue sans rappeler le modèle, donc sans repayer. Chaque score s’accompagne de son détail poste par poste : un classement qui paraît faux se débogue au lieu de se deviner.
  • Ce que le score ne dit pas : un score bas ne juge pas une entreprise. Il dit qu’elle n’a sans doute pas ce besoin-là, celui d’établir chaque devis à la main.
  • Des règles de calcul qui évitent les faux signaux : on retient le meilleur type de devis et non leur somme, sinon une entreprise qui fait un peu de tout passerait devant un spécialiste. Un effectif inconnu a sa propre pondération : c’est une lacune de la donnée publique, pas un signal sur l’entreprise. Une activité réelle éloignée du code déclaré compte en positif : l’entreprise a évolué sans mettre à jour ses déclarations.
  • Une accroche qui prouve qu’on a regardé : une phrase, trente mots au plus, qui cite un fait précis et propre à l’entreprise, un procédé, une machine, une réalisation. Ni flatterie, ni argument de vente. Quand le site ne donne pas de fait assez précis pour cela, l’outil le dit au lieu de remplir, ce qui arrive un peu moins d’une fois sur deux.
  • Deux chemins, un seul barème : la qualification passe par l’API d’un modèle ou par des lots relus dans une session Claude, et les deux rejoignent le même calcul. Rien ne contourne le barème.

Des décisions appuyées sur des mesures

  • Aucun filtre d’effectif : la tranche de 10 à 99 salariés aurait écarté plus de neuf entreprises sur dix du périmètre, et quatre sur cinq des prospects finalement retenus. L’effectif est devenu une entrée du score, jamais un filtre.
  • Siège et établissements : le filtre géographique de la base publique porte sur les établissements. En Gironde, près de trois cents entreprises ont leur siège dans le département sans y avoir d’établissement actif enregistré, et près de deux cents l’inverse. L’outil garde les deux définitions, aucune ne contenant l’autre.
  • Chercher plutôt que deviner : deviner un domaine à partir du nom plafonne vite, et certaines règles fabriquent des adresses de sites qui existent et appartiennent à d’autres. D’où un moteur de recherche en renfort, et une règle asymétrique : une recherche prouve la présence d’un site, jamais son absence. Un silence des moteurs ne s’écrit pas comme un fait.
  • Des contrôles gratuits : toute la région est en zone téléphonique 05. Un fixe d’une autre zone sur une entreprise qui y a son siège signale un site sans doute mal attribué, tout comme un courriel hors du domaine du site. Le doute est affiché dans le dossier, jamais tranché en silence.

Cadre légal et politesse

Non négociable : c’est la contrepartie de lire les sites de petites entreprises avant de les contacter.

  • Identifiable : chaque requête annonce qui la fait, avec une adresse de contact. Sans elle, rien ne sort.
  • Poli : robots.txt respecté, y compris le délai qu’il demande, et une requête par seconde au plus sur un même site. Une page déjà lue sert deux mois sans être redemandée.
  • Sobre : la page d’accueil et cinq pages internes au plus par entreprise, de quoi comprendre son activité, pas une copie du site.
  • Aucune adresse nominative : seules les adresses génériques publiées sur le site sont gardées, celles de contact ou de devis. Une adresse personnelle, même affichée en clair, n’est jamais enregistrée. La base publique donne jusqu’à la date de naissance du dirigeant : l’outil n’en garde que le nom et la qualité.
  • Traçable et réversible : chaque fiche porte sa source et sa date d’import. Une demande d’opposition se traite en une commande, qui efface la fiche et son historique.
  • Aucun envoi automatique : l’outil prépare, je rédige et j’envoie moi-même. Pas de LinkedIn aspiré non plus.

Le suivi

  • Deux axes séparés exprès : où j’en suis (à contacter, contacté, relancé, réponse, rendez-vous, gagné, perdu, ne plus contacter), un seul état à la fois, et ce que j’apprends (a déjà une solution, chiffre encore à la main, le dirigeant chiffre lui-même, pas assez de volume), cumulable. Ce second axe est le seul qui dise si l’hypothèse d’offre tient : une entreprise perdue parce qu’elle a déjà une solution n’est pas la même information qu’une entreprise perdue.
  • Les événements font foi : le statut affiché n’est que le dernier événement. Le tableau de bord compte les gestes, avec leur canal, pour qu’une correction à la main ne réécrive pas l’histoire de la semaine.
  • Où en est la prospection : en Gironde, 3 889 entreprises dans le périmètre, 943 sites lus, 924 qualifiés, 494 accroches trouvées et 380 prospects joignables avec une accroche.

Qualité

  • Une suite de tests hors ligne et déterministe : le modèle y est remplacé par un double factice, et un garde-fou refuse d’écrire en base des faits produits par ce double, pour que des faits inventés ne se mêlent jamais aux vrais.
  • Juger le classement sans le voir : un échantillon aveugle tire des entreprises à tous les niveaux de score, les mélange et n’affiche que ce qu’on saurait sans avoir lu leur site. Voir le score avant de juger, c’est confirmer la machine au lieu de la tester.
  • Pas de troncature silencieuse : une liste coupée qui se présente comme complète est pire qu’une erreur.

C’est la démarche qu’Estey propose aux entreprises : confier à l’IA la lecture et l’extraction, et garder les décisions dans des règles qu’on peut relire et rejouer.

Estey’s prospecting tool. It finds industrial subcontractors in Nouvelle-Aquitaine that do custom manufacturing, reads their public website and qualifies the fit between what they do and Estey’s offer, quote automation. It prepares the work; contact stays human.

Three steps, only one needs a model

  • Find: companies come from the French public company registry, searched by activity code and area. 43 codes, grouped into eight families, from machining to shopfitting, including plastics and point-of-sale displays.
  • Find the website: the public registry gives none. A site only counts as certain when its legal notice carries the company’s registration number. A name and a town on a page are not enough: a local directory always has both.
  • Qualify: a model reads a few pages and extracts facts, code computes the score.

The model extracts facts, code decides

  • Quoted facts, never a grade: does the company sell custom work, does it quote on request, from a drawing, from a brief, on site or from a catalogue, does it show references. Every justification is a sentence copied from the site. Whatever the site does not establish is “false”, never a plausible guess.
  • A fit score, computed by code: the weights live in a settings file. Change one and the whole ranking reruns without calling the model again, so without paying twice. Each score comes with its item-by-item breakdown: a ranking that looks wrong gets debugged instead of guessed at.
  • What the score does not say: a low score does not judge a company. It says the company probably does not have this particular need, drawing up every quote by hand.
  • Rules that avoid false signals: the best quote type counts, not their sum, otherwise a company doing a bit of everything would outrank a specialist. An unknown headcount has its own weight: it is a gap in public data, not a signal about the company. An actual activity that differs from the declared code counts as a plus: the company has evolved without updating its filings.
  • A hook that proves someone looked: one sentence, thirty words at most, citing a precise fact specific to the company, a process, a machine, a project. No flattery, no sales pitch. When the site does not offer a fact precise enough for that, the tool says so instead of padding, which happens a little under half the time.
  • Two paths, one scale: qualification goes through a model’s API or through batches reviewed in a Claude session, and both feed the same calculation. Nothing bypasses the scale.

Decisions backed by measurements

  • No headcount filter: the 10 to 99 employees bracket would have excluded more than nine companies out of ten from the scope, and four out of five of the prospects finally retained. Headcount became an input to the score, never a filter.
  • Head office and establishments: the public registry’s geographic filter applies to establishments. In Gironde, nearly three hundred companies have their head office in the department without any active establishment registered there, and nearly two hundred the other way round. The tool keeps both definitions, since neither contains the other.
  • Search rather than guess: guessing a domain from the company name soon hits a ceiling, and some rules produce web addresses that exist and belong to someone else. Hence a search engine as backup, and an asymmetric rule: a search proves that a site exists, never that it does not. Silence from the engines is never recorded as a fact.
  • Free checks: the whole region shares the 05 phone area. A landline from another area on a company headquartered there flags a probable mismatch, as does an email outside the site’s domain. The doubt is shown in the company file, never settled silently.

Non-negotiable: it is the counterpart of reading small businesses’ websites before contacting them.

  • Identifiable: every request states who is making it, with a contact address. Without one, nothing goes out.
  • Polite: robots.txt is respected, including the delay it asks for, and one request per second at most on any given site. A page already read is reused for two months without being requested again.
  • Light: the home page and five internal pages at most per company, enough to understand its business, not a copy of the site.
  • No personal email addresses: only generic addresses published on the site are kept, such as those for contact or quotes. A personal address, even displayed openly, is never stored. The public registry even gives the manager’s date of birth: the tool only keeps the name and role.
  • Traceable and reversible: each record carries its source and import date. An objection is handled with one command, which deletes the record and its history.
  • No automatic sending: the tool prepares, I write and send myself. No LinkedIn scraping either.

Follow-up

  • Two axes, kept apart on purpose: where I stand (to contact, contacted, followed up, replied, meeting, won, lost, do not contact), one state at a time, and what I learn (already has a solution, still quotes by hand, the manager does the quotes, not enough volume), cumulative. The second axis is the only one that tells whether the offer hypothesis holds: a company lost because it already has a solution is not the same information as a company lost.
  • Events are the source of truth: the displayed status is only the latest event. The dashboard counts actions, with their channel, so that a manual correction does not rewrite the week’s history.
  • Where prospecting stands: in Gironde, 3,889 companies in scope, 943 websites read, 924 qualified, 494 hooks found and 380 reachable prospects with a hook.

Quality

  • An offline, deterministic test suite: the model is replaced by a fake, and a safeguard refuses to write facts produced by that fake to the database, so that invented facts never mix with real ones.
  • Judging the ranking without seeing it: a blind sample draws companies from every score level, shuffles them and shows only what one would know without reading their site. Seeing the score before judging means confirming the machine instead of testing it.
  • No silent truncation: a cut-off list that presents itself as complete is worse than an error.

This is the approach Estey offers to businesses: let AI do the reading and extraction, and keep decisions in rules that can be read and replayed.