Environ 33 % seulement des initiatives IA atteignent leurs objectifs de ROI. Et pourtant, partout, les agents “autonomes” débarquent dans les CRM comme des renforts tombés du ciel… ou comme des mercenaires qu’on n’a jamais vraiment recrutés.
Imagine qu’un bon lundi matin, ton sales manager ouvre le pipeline. Tout a l’air « normal » sauf qu'un truc cloche. Des prospects ultra-qualifiés ont été contactés… sans que quiconque ait lancé la moindre campagne. Les messages sont propres, personnalisés, presque trop fluides. Et dans le CRM, une nouvelle activité pop : « BDR AI – outbound sequence executed ».
C’est pile ce que vend la nouvelle vague RevOps : du GTM en mode « as-a-service ». DeepSales, qui a raflé une reconnaissance du Congrès US au CES 2026, ne parle même plus de plateforme. Ils vendent une couche BDR autonome qui opérationnalise tes scénarios et te sort un pipeline prévisible… sans recruter un seul humain de plus.
De l’autre côté, Replit pousse l’autre face du problème. Si ton équipe humaine reste au centre, elle doit s’entraîner comme une athlète… avec simulateur d’appels, objections, discovery, et ramp time compressé.
La question n’est plus « faut-il adopter l’IA ? ». La vraie question, c’est : qui contrôle l’exécution… quand celle-ci devient automatique ?
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⏱️ Si tu as une minute
Au CES 2026, DeepSales a reçu une Certificate of Special Congressional Recognition, remise par le député Steven Horsford (NV-04), pour une “couche BDR IA autonome” capable d’exécuter des motions GTM de bout en bout. Replit pousse un simulateur d’entraînement commercial présenté par Jacob Fernow (GTM Lead). Plug-In Freight Ops lance un Partner Network (white-label, commissions, formation) pour monétiser la vente de techno logistique.
D’après l’IBM Institute for Business Value (1 200+ clients Salesforce), seulement 33% des initiatives IA atteignent leurs objectifs de ROI ; 72 % n’arrivent pas à passer à l’échelle entre les business units et 20% sont stoppées, abandonnées ou en échec.
Dans Shanne Sales – The Podcast, l’épisode « Ta vente se joue avant même l’appel », Shanne partage une méthode simple pour arriver en rendez-vous avec le bon mindset. Rituels courts, posture et cadrage dès les premières minutes pour sécuriser la discussion. « Une préparation bien faite, c’est déjà 80% de la vente réussie. »
⚡ Si tu as quinze minutes
L'IA commence à exécuter directement le go-to-market. Agents autonomes, sales qui montent en compétence très vite, distribution via des partenaires boostés… La vraie question n’est plus quelle stack choisir , mais qui contrôle vraiment la machine commerciale ? » Il faut savoir transformer l’automatisation en résultats concrets et mesurables, sans perdre la main sur la qualité, la gouvernance et le ROI.
DeepSales a reçu une reconnaissance officielle au CES 2026, présentée par le député Steven Horsford (NV-04). Cette distinction salue sa solution de BDR IA autonome intégrée aux environnements RevOps, conçue pour exécuter la prospection et générer du pipeline à grande échelle sans orchestration manuelle.
Replit met en avant un simulateur IA de formation commerciale, présenté par Jacob Fernow (GTM Lead). Cet outil permet aux équipes Sales de simuler des centaines d’appels, de traiter les objections et d'accélérer l’onboarding, promettant de réduire le ramp time de plusieurs mois à quelques semaines.
Plug-In Freight Ops™ crée un réseau mondial de partenaires pour revendre sa technologie logistique en marque blanche, avec support complet. Cette stratégie RevOps industrialisée prouve que le canal de distribution est un levier de croissance clé grâce à des process et outils standardisés.
👉 Insights stratégiques
Sécurise ton passage à l’exécution automatisée en posant une règle simple. Tout ce qui touche au volume (ciblage, scoring, séquences, nurturing) s’automatise. Mais tout ce qui touche à la valeur (positionnement, discovery, négociation, closing) se gouverne avec des standards, des contrôles qualité et un owner RevOps clair.
📊 Data & Benchmark
Selon l’étude IBM Institute for Business Value – The State of Salesforce 2025–2026, menée auprès de 1 200 + clients Salesforce, l’IA progresse vite… mais son ROI reste difficile à prouver et encore plus difficile à déployer à l’échelle. Les enseignements clés à retenir :
🎙️ Podcast de la semaine
Dans cet épisode, on quitte les dashboards, les stacks et les workflows pour revenir à une réalité RevOps très concrète : la vente se joue avant l’appel. Le contenu se concentre sur une idée simple mais redoutablement efficace. Le mental et la préparation stratégique conditionnent la qualité d’exécution commerciale — et donc les résultats.
Ce que tu vas en retenir :
Arriver avec le bon état d’esprit n’est pas un bonus, c’est un levier de performance.
Installer un rituel (simple, court, reproductible) permet de stabiliser la confiance avant chaque rendez-vous.
Créer un cadre dès les premières minutes oriente le prospect vers une conversation plus fluide et plus décisive.
« Une préparation bien faite, c’est déjà 80 % de la vente réussie.»
🛠️ Zoom Outils :
Clay (RevOps)
Clay se positionne comme une couche RevOps pour construire des listes, scorer, enrichir et mettre à jour les données CRM sans retomber dans la recherche manuelle. L’objectif affiché : couper le travail manuel qui ralentit la prospection, la qualification et l’hygiène CRM.
À quoi ça sert (vraiment) ?
Enrichissement “waterfall”
Recherche web assistée par agent IA
Nettoyage et complétion CRM
3 cas d’usage prêt-à-déployer
Lead-to-Account “propre” : tu envoies une liste brute → Clay enrichit → tu pushes uniquement les comptes “ICP match” dans le CRM.
Scoring plus intelligent : tu ajoutes des signaux (taille, secteur, tech stack, hiring, présence géo) → Clay calcule un score → RevOps route automatiquement vers SDR/AE.
Hygiene sprint : tu exportes ton CRM → Clay identifie champs vides/incohérences → tu réimportes des données standardisées pour fiabiliser forecast et segmentation.
⚡️La Minute Technique
Waterfall enrichment
Waterfall enrichment est une logique RevOps où tu enchaînes plusieurs sources de données dans un ordre défini jusqu’à obtenir l’info manquante (email, téléphone, headcount, industrie, etc.). Cela octroie une meilleure complétion des champs, moins de records inutilisables et un routage plus fiable.
Pourquoi ça résout un vrai problème ?
Parce que la plupart des pertes de performance viennent d’un détail bête : données incomplètes ⇒ scoring faux ⇒ mauvais owner ⇒ follow-up trop tard ⇒ pipeline artificiellement faible.
👉 Avant d’automatiser l’exécution, automatise la vérité de tes données.
