Dans les domaines MarTech, CRM et SaaS, vos utilisateurs sont constamment confrontés à des informations incomplètes.
Pour les chefs de produit, un champ vide n’est pas seulement une donnée manquante, c’est une source de friction. Chaque fois qu’un utilisateur doit ouvrir un nouvel onglet pour rechercher sur Google le chiffre d’affaires d’un prospect, vérifier les prix d’un concurrent ou vérifier la pile technologique d’un prospect, il quitte votre produit.
À l’ère de l’IA, l’enrichissement dans l’application n’est plus un « plus » ; c’est une attente de base. La barrière à l’entrée s’est effondrée. Si les données existent sur le web public, votre produit devrait être capable de les récupérer.
Alors, pourquoi tout le monde ne le fait-il pas déjà ?
Les trois obstacles aux données vivantes
La plupart des équipes produit se répartissent en trois catégories. Chacune présente une lacune que l’IA moderne et l’accès au Web peuvent combler.
1) Le fossé fonctionnel (ne rien faire)
De nombreux outils n’offrent aucune fonctionnalité d’enrichissement. Ils agissent comme des conteneurs vides attendant les données saisies par l’utilisateur.
Risque pour le chef de produit : c’est la position la plus risquée. L’IA ayant fait de la recherche et de l’extraction des fonctionnalités courantes, l’ère des conteneurs vides touche à sa fin.
Si vous ne fournissez pas les données, un concurrent le fera. Les utilisateurs se tourneront vers l’outil qui fait le travail à leur place.
2) Le piège des fournisseurs (achat de données statiques)
Les équipes qui proposent un enrichissement résolvent souvent ce problème en intégrant des fournisseurs de données tiers ou des Jeux de données fixes.
Réalité PM : les Jeux de données sélectionnés, y compris les Jeux de données Bright Data, sont puissants lorsque les sources nécessaires sont couvertes et que leur actualité répond à votre SLA. Ils peuvent apporter une valeur ajoutée rapide pour des domaines bien définis.
Risque pour les chefs de produit : l’économie unitaire et la couverture des données deviennent souvent des contraintes, en particulier lorsqu’il s’agit de cibler des entités à longue traîne, des marchés de niche ou des attributs qui changent rapidement. Les workflows agentics (agentic = une boucle pilotée par l’IA qui planifie → recherche → extrait → vérifie → réécrit) existent pour relever ces défis : la meilleure source n’est pas toujours connue à l’avance, et ce qui est vrai aujourd’hui peut changer demain. L’approche gagnante consiste à utiliser des Jeux de données sélectionnés lorsque cela est approprié, tout en déployant des agents capables de découvrir, de récupérer et de citer des sources nouvelles ou mises à jour lorsque vos utilisateurs en ont besoin.
3) Le piège de la construction (scraping interne)
Les équipes ambitieuses tentent de créer un enrichissement en interne et demandent aux ingénieurs de mettre en place des Scrapers.
Réalité PM : l’infrastructure de Bright Data pour l’accès au web, la découverte et l’archivage vous aide à maintenir un accès fiable aux données et à minimiser les perturbations.
Risque pour le chef de projet : l’accès seul ne résout pas le problème de l’enrichissement. Vous avez toujours besoin d’une logique pour extraire et structurer les informations. Les Scrapers sans couche agentique ont tendance à devenir des solutions ponctuelles fragiles. Ils se comportent souvent comme des boîtes noires qui ne stockent pas les citations ou les scores de confiance, ce qui sape la confiance. C’est la combinaison de la logique agentique, des invites d’extraction ou des analyseurs syntaxiques et de l’observabilité qui transforme l’accès en une fonctionnalité fiable pour vos utilisateurs.
Le changement : les agents connectés au Web en tant que fonctionnalité
La solution n’est pas d’acheter davantage de listes statiques ou de maintenir une multitude de Scrapers personnalisés. Considérez plutôt la recherche et l’extraction Web comme une couche d’infrastructure pilotée par API que votre produit peut appeler à la demande.
En intégrant des agents IA à cette couche, vous activez des fonctionnalités telles que le remplissage automatique, qui semblent transparentes pour les utilisateurs. L’agent se comporte comme un chercheur : il lit une ligne, comprend l’intention, effectue une recherche sur le Web en direct, identifie et récupère la page pertinente, extrait les données nécessaires et renvoie la valeur, accompagnée d’une citation et d’un horodatage.
Cela modifie déjà les attentes des utilisateurs :
- Outils marketing : les produits remplissent désormais automatiquement les données de segmentation, telles que les détails de la pile technologique et les actualités récentes, pour tout domaine téléchargé.
- CRM : les champs ne sont plus statiques ; les CRM se mettent à jour automatiquement lorsque les prospects changent d’emploi ou que les entreprises annoncent un financement.
- Analyses de vente au détail : les tableaux de bord peuvent désormais surveiller les prix et les niveaux de stock des concurrents avec un minimum d’efforts manuels, fournissant des informations en temps quasi réel.
Comment cela fonctionne à un niveau élevé
Commencez par un tableau dans votre propre base de données ou environnement d’hébergement, par exemple Snowflake, Amazon S3, Databricks, Postgres ou votre pile préférée.
L’agent détermine comment identifier chaque ligne dans l’environnement réel, traduit l’intention de votre produit en requêtes de recherche, découvre des sources fiables et peut reclasser les résultats pour plus de précision. Il récupère ensuite la page web sélectionnée, extrait le champ requis, joint l’URL source et l’horodatage, puis réécrit la valeur dans votre tableau.
Si le résultat est ambigu, l’agent pose une question complémentaire et recommence. Vous définissez le SLA de fraîcheur et planifiez les actualisations en conséquence.
Pour les produits sur Snowflake DB : vous pouvez lancer une fonction externe ou une procédure Snowpark, envoyer les résultats via une étape et Snowpipe, et planifier les actualisations avec Tasks.
Le même modèle de lecture-écriture s’applique à S3, Databricks ou Postgres via votre orchestrateur.
Mise en œuvre : il s’agit simplement d’une autre opération sur les tables
En tant que couche d’infrastructure, cette approche se connecte directement à vos plateformes de données existantes.
- Source : vos données se trouvent dans Snowflake, Amazon S3, Databricks, Postgres ou votre environnement préféré
- Action : déclenchez l’agent à l’aide d’une fonction externe ou d’un simple appel API.
- Résultat : l’agent réécrit les données enrichies, ainsi que l’URL source et l’horodatage, dans votre table.
Pour les produits sur Snowflake DB : vous pouvez lancer directement à l’aide de fonctions externes ou de procédures Snowpark, envoyer les résultats via Snowpipe et planifier les actualisations avec Tasks. Les composants architecturaux sont déjà en place. Il vous suffit de fournir la logique d’enrichissement.
Exigences du produit : comment définir la confiance
Lors de la rédaction du PRD, ne vous contentez pas de remplir simplement les données. Privilégiez la confiance et l’actualité.
- Transparence : affichez toujours la valeur extraite avec son URL source. Aucun point de données ne doit apparaître sans source vérifiable.
- Actualité configurable : laissez les utilisateurs contrôler la fréquence de mise à jour (quotidienne, hebdomadaire ou à la demande) pour chaque colonne individuelle.
- Observabilité : suivez et surveillez les taux de correspondance, les taux de remplissage, la latence de la fraîcheur des données et le coût par ligne enrichie avec la même rigueur que pour le temps de fonctionnement et la latence.
Pourquoi maintenant pour votre marché ?
Ce modèle s’applique à tous les tableaux, dans tous les secteurs.
Marketing : les équipes de commercialisation font de l’enrichissement des données par l’IA la norme. Les nouveaux prospects et comptes arrivent avec des champs tels que le domaine, les effectifs, la pile technologique et la présence sociale préremplis. Cet enrichissement immédiat améliore le routage, permet une personnalisation dès le premier jour et contribue à augmenter les taux de conversion, car les colonnes clés sont complètes dès le premier contact.
Commerce de détail : les commerçants traitent désormais les prix, la disponibilité et les avis comme des données dynamiques et évolutives. Les références sont mises à jour pour refléter les prix actuels du marché, les signaux de stock et même les scores de qualité d’image. Grâce à une meilleure visibilité sur les concurrents et les canaux, les décisions relatives aux marges, à l’assortiment et au réapprovisionnement sont plus rapides et moins risquées.
Finance : les équipes chargées de la gestion des risques enrichissent les entités grâce à des mises à jour régulières sur les changements au sein de la direction, les médias défavorables et d’autres indicateurs de risque. La vérification KYC et la surveillance du portefeuille sont effectués plus tôt et plus rapidement, ce qui réduit le temps de révision manuelle, et les auditeurs obtiennent une traçabilité claire grâce aux citations et aux horodatages associés à chaque valeur.
Étude de cas : découvrez comment Raylu enrichit les jeux de données sur les entreprises grâce à la recherche et à l’extraction par IA.
Meilleures pratiques pour des taux de réussite élevés et la préparation de l’entreprise
La clarté avant tout
Définissez chaque signal avec précision. Précisez comment identifier chaque ligne dans son contexte. Privilégiez les identifiants uniques et stables, tels que les domaines, les SKU ou les adresses.
Concurrence et débit
Exécutez les requêtes en parallèle, en appliquant des limites raisonnables. Regroupez intelligemment les requêtes pour maintenir une faible latence et des coûts prévisibles.
Fiabilité
Utilisez un accès Web robuste qui prend en charge les sites riches en JavaScript et les contrôles anti-bot. Implémentez des tentatives avec backoff et maintenez l’idempotence.
Transparence et explicabilité des sources
Stockez les URL sources, les horodatages, les versions des extracteurs ou des invites et les scores de confiance. Chaque cellule doit être vérifiable.
Qualité et évaluation
Suivez des indicateurs tels que le taux de correspondance, le taux de remplissage, la précision (par rapport à un ensemble de référence) et la latence de fraîcheur. Ne promouvez les changements que lorsque ces indicateurs s’améliorent. En savoir plus sur les indicateurs de qualité des données.
Contrôle des coûts
Mettez en cache et archivez les sources fréquemment utilisées. Réutilisez les instantanés lorsque le temps réel n’est pas nécessaire. Définissez des conditions d’arrêt pour éviter les boucles incontrôlables. Envisagez des stratégies pour réduire les coûts de collecte de données.
Opérations
Attribuez des propriétaires et des SLA à chaque colonne enrichissable. Enregistrez chaque exécution. Configurez des alertes en cas de défaillances et de régressions de qualité. Planifiez les actualisations en fonction du rythme de l’activité. Passez en revue les meilleures pratiques en matière de collecte de données et l’architecture du pipeline de données.
