Le contexte
Iroko est une scale-up francaise specialisee dans l'investissement immobilier responsable via des SCPI (Societes Civiles de Placement Immobilier). Fondee avec la conviction que l'immobilier peut etre a la fois performant et socialement responsable, Iroko s'est imposee comme l'un des acteurs les plus innovants de la gestion d'actifs en France, avec une croissance soutenue et une equipe de 50 a 100 personnes.
Cote outils, Iroko operait deja sur HubSpot pour sa gestion commerciale et marketing. Le CRM etait en place, les workflows tournaient, et les equipes avaient de bons reflexes. Mais la direction avait une ambition claire : exploiter l'intelligence artificielle pour passer un cap dans l'efficacite operationnelle, sans recruter proportionnellement a la croissance.
Le constat etait simple : les equipes commerciales passaient trop de temps sur des taches repetitives (enrichissement de donnees, qualification manuelle, redaction d'emails, comptes-rendus d'appels) et pas assez sur ce qui fait vraiment la difference, a savoir la relation avec les investisseurs. L'IA n'etait plus une option, mais une necessite strategique.
C'est dans ce contexte qu'Iroko a fait appel a Ceres pour structurer et deployer une strategie d'agents IA, en s'appuyant sur Claude comme moteur d'intelligence et HubSpot comme systeme central.
Les objectifs
Avant de deployer le moindre agent, on a passe deux semaines a comprendre les flux de travail des equipes commerciales et operationnelles. L'objectif n'etait pas de faire de l'IA pour faire de l'IA, mais d'identifier les points de friction reels et de quantifier le temps perdu.
Automatiser les taches repetitives
Les commerciaux passaient en moyenne 2h30 par jour sur des taches administratives : saisie de donnees, recherche d’informations, mise a jour du CRM, redaction de comptes-rendus. Chaque heure recuperee est une heure de plus pour accompagner les investisseurs.
Enrichir les donnees prospects
Les fiches contacts dans HubSpot etaient souvent incompletes. Patrimoine estime, appetence pour l’immobilier, historique d’investissement : ces informations etaient rarement renseignees, ce qui rendait la personnalisation commerciale difficile.
Accelerer le traitement des demandes
Les demandes entrantes des investisseurs potentiels etaient traitees manuellement. Un formulaire soumis le vendredi pouvait attendre le lundi pour etre qualifie. Dans un marche concurrentiel, chaque heure de delai reduit les chances de conversion.
Generer du contenu commercial plus vite
Les equipes passaient un temps considerable a rediger des emails personnalises, des fiches produit adaptees au profil investisseur, et des argumentaires specifiques. Le contenu etait de qualite, mais la cadence ne suivait pas la croissance.
Le cout de l'inaction
par commercial par jour perdues sur des taches administratives sans valeur ajoutee directe
delai moyen de traitement d’une demande entrante le week-end, contre 4h en semaine
des fiches prospects dans HubSpot avec des donnees incompletes ou obsoletes
en moyenne pour produire un email de suivi personnalise avec les bons arguments produit
L'approche : agents IA progressifs
On ne deploie pas 4 agents IA du jour au lendemain. L'adoption de l'IA en entreprise echoue quand on va trop vite, quand les equipes ne comprennent pas ce que fait l'outil, ou quand la confiance n'est pas construite progressivement. Notre approche chez Iroko a ete structuree en 3 phases.
Phase 1 : Quick wins manuels
Semaines 1 a 3. On a commence par des cas d’usage simples ou Claude etait utilise manuellement par les equipes : reformulation d’emails, resume de notes d’appels, recherche d’informations sur un prospect. L’objectif etait de familiariser les equipes avec l’IA et de construire la confiance. Pas d’automatisation, pas de complexite. Juste des gains immediats et visibles.
Phase 2 : Automatisation
Semaines 4 a 8. Une fois la confiance etablie, on a automatise les cas d’usage valides en phase 1. Les prompts qui fonctionnaient en manuel ont ete transformes en workflows automatises via Make et l’API Claude. Les equipes n’avaient plus besoin d’intervenir : les agents tournaient en arriere-plan et livraient les resultats directement dans HubSpot ou Slack.
Phase 3 : Agents autonomes
Semaines 9 a 12. La derniere phase a consiste a rendre les agents autonomes, avec des boucles de feedback et des mecanismes de controle qualite. Chaque agent a ete dote de regles de gouvernance : seuils de confiance, escalade vers un humain, logs de decisions. L’IA ne remplace pas l’humain, elle le libere.
Timeline du deploiement
Agent 1 : Enrichissement prospects
Le premier agent deploye est un pipeline d'enrichissement qui combine Clay et Claude pour transformer une fiche contact minimale en un profil investisseur complet. Avant cet agent, un commercial devait passer 15 a 20 minutes par prospect pour rechercher manuellement les informations pertinentes. Maintenant, c'est fait en 30 secondes.
Collecte des donnees brutes via Clay
Clay interroge plusieurs sources de donnees (LinkedIn, registres d’entreprises, donnees publiques) pour collecter les informations de base : poste actuel, entreprise, anciennete, localisation, taille de l’entreprise, secteur d’activite.
Analyse par Claude : patrimoine estime
Claude analyse les signaux collectes pour estimer le patrimoine potentiel du prospect : poste de direction dans une grande entreprise, anciennete longue, localisation dans une zone a forte valeur immobiliere. Le modele produit un score de patrimoine estime sur 100, avec une explication textuelle.
Detection de l’appetence immobilier
Claude analyse les signaux d’interet pour l’immobilier : publications LinkedIn sur l’investissement, participation a des evenements du secteur, abonnement a des newsletters specialisees, interactions avec du contenu Iroko. Chaque signal est pondere et contribue a un score d’appetence.
Identification des signaux d’achat
Claude detecte les signaux qui suggerent un passage a l’acte imminent : changement de poste recent (prime de depart, liquidites), vente immobiliere detectee, recherche active de placements, interaction recente avec le site Iroko. Ces signaux declenchent une alerte prioritaire pour l’equipe commerciale.
Ecriture dans HubSpot
Les donnees enrichies sont ecrites automatiquement dans les proprietes custom de HubSpot : score de patrimoine, score d’appetence, signaux d’achat detectes, resume du profil investisseur. Le commercial ouvre la fiche et a tout sous les yeux en une seconde.
Agent 2 : Qualification automatique
Le deuxieme agent est un chatbot IA deploye sur le site iroko.eu, propulse par Claude, qui qualifie les prospects en temps reel et les route vers le bon commercial. Avant cet agent, les demandes entrantes etaient traitees manuellement par un commercial qui devait poser les bonnes questions, evaluer le profil, et decider du routing. Un processus qui prenait entre 30 minutes et 48 heures selon la charge.
Chatbot conversationnel sur le site
Le chatbot engage une conversation naturelle avec le visiteur. Il pose les bonnes questions dans le bon ordre : montant envisage, horizon de placement, experience en investissement immobilier, objectifs patrimoniaux. La conversation est fluide, pas un formulaire deguise. Claude adapte le ton et les questions en fonction des reponses.
Qualification BANT adaptee a l’investissement
Le modele BANT classique (Budget, Authority, Need, Timeline) a ete adapte au contexte de l’investissement immobilier : Budget d’investissement disponible, Capacite de decision (seul ou en couple, conseiller patrimonial implique), Besoin reel (diversification, revenus complementaires, defiscalisation), et Horizon de placement (court terme, moyen terme, retraite).
Scoring en temps reel
A chaque reponse du prospect, le score de qualification est mis a jour en temps reel. Claude analyse non seulement les reponses explicites, mais aussi les signaux implicites : la precision des questions posees, le vocabulaire utilise, le temps passe sur les pages produit avant d’engager la conversation.
Routing intelligent vers le bon commercial
En fonction du score de qualification et du profil detecte, le prospect est automatiquement route vers le bon commercial dans HubSpot : les gros tickets vers les seniors, les primo-investisseurs vers les conseillers pedagogues, les profils patrimoniaux vers les specialistes. Une notification Slack est envoyee en temps reel.
Agent 3 : Generation de contenu commercial
Le troisieme agent est un generateur de contenu commercial propulse par Claude, qui produit des emails personnalises, des fiches produit adaptees, des argumentaires sur mesure et des newsletters en quelques secondes. Avant cet agent, la creation de contenu etait le goulet d'etranglement de l'equipe commerciale : chaque email de suivi, chaque argumentaire adapte au profil investisseur prenait entre 30 minutes et 2 heures.
Emails personnalises par profil investisseur
Claude genere des emails de suivi personnalises en se basant sur le profil enrichi du prospect dans HubSpot : patrimoine estime, objectifs patrimoniaux, produits consultes, historique des echanges. Chaque email est unique et pertinent. Le commercial n’a plus qu’a relire et envoyer.
Fiches produit adaptees
Les fiches produit SCPI sont generees dynamiquement en fonction du profil de l’investisseur. Un primo-investisseur recoit une fiche pedagogique avec des explications detaillees. Un investisseur experimente recoit une fiche technique avec les metriques de performance, le TRI, et la strategie de gestion.
Argumentaires adaptes au profil
Claude produit des argumentaires commerciaux adaptes aux objections et aux motivations de chaque segment : defiscalisation pour les profils a hauts revenus, revenus complementaires pour les pre-retraites, diversification pour les profils patrimoniaux. Les arguments sont structures, sources, et prets a l’emploi.
Newsletters segmentees
L’agent genere des newsletters mensuelles adaptees a chaque segment de la base : actualites du marche immobilier, performances des fonds, nouvelles acquisitions, contenus pedagogiques. Le contenu est redige par Claude, valide par l’equipe marketing, et envoye via HubSpot.
Agent 4 : Resume et intelligence des appels
Le quatrieme agent connecte Claap (outil d'enregistrement et de transcription des appels) a Claude pour produire automatiquement des resumes structures, extraire les objections, et assurer le suivi des engagements pris pendant les appels avec les investisseurs. Avant cet agent, les comptes-rendus d'appels etaient souvent incomplets, rediges a la hate, ou simplement oublies.
Resume automatique structure
Apres chaque appel enregistre dans Claap, Claude recoit la transcription et produit un resume structure en 60 secondes : contexte de l’appel, points cles abordes, decisions prises, prochaines etapes. Le resume est pousse automatiquement dans la timeline du contact dans HubSpot.
Extraction des objections
Claude identifie et categorise les objections soulevees par l’investisseur pendant l’appel : frais de gestion, liquidite du placement, risque locatif, performance historique. Chaque objection est taguee et remontee dans un dashboard HubSpot pour que le management puisse suivre les tendances et adapter les argumentaires.
Suivi des engagements
Claude detecte les engagements pris pendant l’appel, aussi bien cote commercial (envoyer un document, planifier un second rendez-vous, faire une simulation) que cote investisseur (consulter son conseiller, revenir avec des questions, confirmer un montant). Chaque engagement genere une tache dans HubSpot avec une echeance.
Analyse de sentiment et scoring
Claude evalue le sentiment general de l’appel (positif, neutre, negatif) et ajuste le score de probabilite de conversion du deal dans HubSpot. Un appel ou l’investisseur pose des questions precises sur la fiscalite et demande une simulation est un signal d’achat fort. Un appel ou les objections dominent declenche une alerte.
Integration dans la stack existante
Les agents IA ne fonctionnent pas en silo. Leur valeur vient de leur integration profonde dans la stack existante d'Iroko. On a connecte Claude a HubSpot via le protocole MCP (Model Context Protocol), orchestre les workflows avec Make, et distribue les notifications via Slack. Le tout forme un ecosysteme ou chaque agent communique avec les autres et alimente le CRM en temps reel.
Clay (enrichissement) ---> Claude API (analyse) ---> HubSpot (CRM)
- Collecte donnees brutes - Scoring patrimoine - Proprietes enrichies
- Sources multiples - Appetence immobilier - Timeline mise a jour
- Signaux d'achat - Alertes commerciales
Chatbot site (qual.) ---> Claude API (BANT) ---> HubSpot + Slack
- Conversation visiteur - Qualification temps reel - Creation contact
- Collecte intentions - Scoring dynamique - Routing commercial
- Notification Slack
Make (orchestrateur) <--> Claude API (contenu) ---> HubSpot + Email
- Triggers automatiques - Emails personnalises - Sequences HubSpot
- Conditions et branches - Fiches produit - Newsletter
- Argumentaires
Claap (appels) ---> Claude API (analyse) ---> HubSpot + Slack
- Transcription auto - Resume structure - Note sur timeline
- Enregistrement - Objections extraites - Taches creees
- Engagements detectes - Alertes equipeHubSpot via MCP
Temps reelLe protocole MCP (Model Context Protocol) permet a Claude d’interagir directement avec HubSpot : lire les fiches contacts, mettre a jour les proprietes, creer des taches, consulter l’historique des interactions. Les agents ont un acces structure et securise au CRM, sans API custom a maintenir.
Make comme orchestrateur
14 scenariosMake (ex-Integromat) orchestre les workflows entre les differents outils. Chaque declencheur (nouveau contact, appel termine, formulaire soumis) active le bon scenario, appelle Claude via l’API, et pousse les resultats dans HubSpot. 14 scenarios actifs en production.
Slack pour les notifications
5 channelsChaque evenement cle genere une notification Slack ciblee : nouveau prospect qualifie dans #sales-leads, resume d’appel dans #call-summaries, alerte signal d’achat dans #hot-leads, rapport hebdomadaire dans #weekly-report. Les equipes restent informees sans quitter Slack.
Claap pour la voice intelligence
AutomatiseClaap enregistre et transcrit automatiquement les appels des commerciaux. La transcription est envoyee a Claude via Make pour analyse. Le tout est synchrone : l’appel se termine, et 60 secondes plus tard, le resume est dans HubSpot et la notification dans Slack.
Les resultats apres 12 semaines
Les commerciaux passent 50% moins de temps sur les taches administratives
Chaque prospect est enrichi automatiquement en moins de 30 secondes
Les demandes entrantes sont qualifiees et routees en temps reel, meme le week-end
Les emails de suivi sont personnalises par Claude et envoyes 10x plus vite
Chaque appel investisseur produit un resume structure et des taches de suivi automatiques
Le management a une visibilite en temps reel sur les objections et les signaux d’achat
L’equipe a adopte l’IA naturellement grace a l’approche progressive en 3 phases
“On savait qu'on devait integrer l'IA dans nos processus, mais on ne savait pas par ou commencer. L'approche progressive de Ceres a ete determinante : on a commence par des quick wins manuels pour que les equipes comprennent ce que Claude pouvait faire, puis on a automatise progressivement. Aujourd'hui, nos 4 agents IA font partie du quotidien de l'equipe commerciale. L'enrichissement des prospects est devenu instantane, les demandes entrantes sont qualifiees en temps reel, et chaque appel produit un resume exploitable en 60 secondes. On a gagne plus de 200 heures par mois, et le ROI a ete atteint en 6 semaines. Ce qui m'a le plus impressionne, c'est que l'adoption a ete naturelle. Pas de resistance, pas de friction. Les equipes ont vu la valeur des le premier jour.”
Antoine Charbonneau
Responsable Commercial, Iroko