Rédaction BtoB leaders 
Vos données d’intention dorment probablement dans les silos de votre organisation : Sales Navigator d’un côté, Google Analytics de l’autre, votre CRM ailleurs, etc. Pendant ce temps, vos concurrents identifient leurs comptes chauds en temps réel grâce à l’IA.
Il est peut-être temps de colmater cette brèche qui bride votre performance commerciale… par exemple en construisant un système intelligent de détection d’intention : un datalake qui centralise les données brutes, et l’IA pour « donner du sens au chaos ».
Données d’intention B2B : voici vos options
Les données d’intention B2B sont les signaux numériques qui indiquent qu’une entreprise pourrait être intéressée par vos solutions. Le problème : ces signaux sont éparpillés partout et difficiles à identifier avec certitude.
Première réalité : vous ne savez pas vraiment qui visite votre site. Google Analytics vous donne des statistiques agrégées (nombre de visiteurs, pages vues, durée), mais pas l’identité des entreprises. Pour ça, il faut des outils spécialisés comme Leadfeeder, Albacross ou Clearbit Reveal qui enrichissent les données de navigation en identifiant certaines IP d’entreprises… mais avec un taux de reconnaissance limité (30 – 40 % au mieux).
LinkedIn Sales Navigator reste l’une des rares sources fiables pour identifier une intention de manière nominative. Quand un internaute consulte votre profil ou interagit avec vos posts, vous avez son nom, son poste, son entreprise. C’est du concret.
Vos propres outils marketing peuvent aussi donner des signaux directs, même s’ils restent partiels. Votre CRM sait qui ouvre vos emails. Votre outil de webinar sait qui s’inscrit. Votre chatbot de service client sait qui pose des questions. Mais chaque outil « vit » dans son coin.
Enfin, les plateformes d’Intent Data tierces (type Bombora, 6sense, Demandbase, TechTarget Priority Engine) vendent des données agrégées. Elles ont des accords avec des éditeurs B2B qui leur remontent les thématiques consommées par entreprise. Si Schneider Electric consomme massivement du contenu sur « l’automatisation industrielle » sur leurs sites partenaires, elles vous alertent. C’est utile, mais cher et pas toujours actionnable, surtout si on vise des PME, voire des ETI.
Citons également les signaux publics, qui restent souvent sous-exploités : les annonces de recrutement, les levées de fonds, les nominations, les acquisitions… Un nouveau directeur digital chez Carrefour, c’est potentiellement un budget qui se débloque.
Qu’est-ce qu’un datalake ? Quel intérêt pour les données d’intention ?
Le datalake est un système de stockage qui conserve vos données dans leur format brut d’origine. Contrairement à une base de données traditionnelle où vous devez formater et structurer vos données avant de les stocker, le datalake accepte tout en vrac : fichiers CSV, JSON, logs serveur, exports Excel, flux API, etc.
Concrètement, vous créez un espace de stockage sur AWS S3, Azure Data Lake ou Google Cloud Storage. Vous y « déversez » vos exports LinkedIn Sales Navigator, vos logs Google Analytics, vos webhooks HubSpot, vos fichiers Leadfeeder, vos scrapes d’actualités publiques, etc. Les données arrivent telles quelles et sont stockées avec leur horodatage.
L’intérêt pour les données d’intention devient évident quand on regarde la réalité terrain. Vos signaux d’intention arrivent dans des formats incompatibles : Sales Navigator exporte en CSV avec des colonnes spécifiques, votre CRM envoie du JSON via API, Leadfeeder livre des rapports Excel, vos logs web sont en format serveur… Essayer de tout normaliser dans une base relationnelle classique prendrait des semaines de développement pour chaque nouvelle source.
Avec le datalake, vous contournez ce problème et vous rendez l’exploitation de vos données d’intention plus viable sur le plan des ressources (temps et argent). Mais comment structurer ce pool de données brutes sans y passer des semaines ? C’est simple : l’IA !
Comment l’IA transforme votre datalake « brut » en intelligence commerciale exploitable ?
L’IA est un vrai game-changer pour les équipes vente et marketing… surtout lorsque l’on sait que ces deux métiers ont toujours eu des lacunes en matière de traitement des données (on en parle ici).
Vous pouvez désormais fournir votre datalake en input à un modèle d’IA capable d’analyser des volumes massifs de données non structurées. Mais attention : tous les modèles ne se valent pas pour cette tâche.
Option #1
ChatGPT et Claude sont probablement les plus aboutis (parmi les modèles grand public) pour comprendre le contexte business et générer des insights pertinents dans leur version payante, mais ils ont des limites sur le volume de données (environ 200k tokens, soit l’équivalent de 50-100 exports CSV). Pour analyser 6 mois de données d’intention, il faudra donc découper en lots ou passer par l’API.
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Concrètement, vous exportez vos top 100 comptes des 30 derniers jours depuis votre datalake, vous collez le CSV dans ChatGPT avec un prompt du type : « Analyse ces données d’intention et identifie les 10 entreprises les plus susceptibles d’acheter. Pour chaque entreprise, liste les signaux qui justifient ton choix et propose une approche commerciale. » En 30 secondes, vous obtenez des insights qu’un analyste junior mettrait deux journées à produire.💡 Les chatbots grand public… pour tester L’avantage : zéro intégration technique, résultats immédiats, coût dérisoire (20€/mois). Parfait pour valider l’intérêt de l’approche ou pour les PME sans équipe Data. Mais il y a des limites : analyse manuelle lot par lot, pas de mise à jour automatique, impossible d’analyser l’historique complet, etc. C’est l’option qui vous mettra le pied à l’étrier.
Option #2
Les solutions spécialisées comme DataRobot, H2O.ai ou Amazon SageMaker peuvent ingérer plusieurs téraoctets. Elles scannent l’intégralité de votre datalake et détectent automatiquement les corrélations. Avec un minimum de données historiques, elles vous diront par exemple que la combinaison « visite page de prix + téléchargement Cas Client + consultation profil LinkedIn » précède l’achat dans 73% des cas.
Optez pour cette voie si vous avez plus de 10 000 comptes à tracker, des historiques de plusieurs années, ou si vous voulez de la prédiction temps réel. Le coût démarre à 2-3k€/mois mais le ROI est généralement intéressant : vous allez pouvoir identifier qu’un compte stratégique est en train de vous échapper ou qu’un prospect froid devient soudainement chaud. Et ça, ça n’a pas de prix !
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Ces plateformes s’intègrent directement à votre datalake (connecteurs natifs S3, Azure, GCP) et actualisent leurs analyses en continu.
Le choix entre les deux options dépend de votre maturité data. Commencez avec ChatGPT/Claude pour valider l’approche sur un échantillon. Si ça fonctionne et que vous voulez industrialiser, passez aux solutions spécialisées.
Option #3
Les suites Cloud intégrées comme Microsoft Fabric, Google BigQuery + Vertex AI et AWS Athena + Bedrock centralisent le stockage du datalake et l’analyse IA dans un même environnement. L’avantage : vos données ne bougent pas. Elles restent dans le datalake du Cloud Provider et l’IA vient les interroger sur place.
Microsoft Fabric intègre GPT-4 nativement. Vous tapez « Montre-moi les entreprises du CAC40 qui ont augmenté leur activité sur notre site ce mois-ci », et il génère la requête SQL, l’exécute, et retourne un tableau mis en forme. Google fait de même avec Gemini dans BigQuery. AWS propose Bedrock qui donne accès à plusieurs modèles (Claude, Llama, etc.) directement depuis votre datalake.
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Cette option convient parfaitement aux entreprises déjà engagées chez un Cloud Provider majeur. Pourquoi multiplier les outils si Azure/AWS/GCP peut tout faire ? Les coûts sont variables selon l’usage (stockage + calcul + requêtes IA) mais restent généralement inférieurs à une plateforme spécialisée.
L’inconvénient : vous êtes « enfermé » chez un fournisseur, les modèles d’IA proposés sont parfois moins performants que les solutions spécialisées pour des analyses complexes.💡 En résumé… L’option 1 pour tester, l’option 2 pour l’analyse poussée, et l’option 3 pour la simplicité d’intégration si vous êtes déjà chez un grand Cloud Provider.
