Recherche IA et base de connaissances

Pourquoi c’est important

Les e-mails personnalisés surpassent largement les modèles génériques. Mais la recherche manuelle — lire les profils LinkedIn, parcourir les pages d’entreprise, trouver une accroche pertinente — prend 10 à 15 minutes par prospect. L’agent IA de Kit effectue cette recherche automatiquement, puis rédige un e-mail qui fait référence à ce qu’il a trouvé.

Le pipeline de recherche

Une partie du contexte parvient à l’IA avant même le moindre appel d’outil. Le nom du prospect, son entreprise, son intitulé de poste, l’URL source, les notes que vous avez saisies et tout résumé de recherche antérieur sont inscrits directement dans le prompt de l’agent. Si la campagne est associée à une offre d’emploi, l’annonce complète — intitulé, service, lieu, type de contrat, salaire, description et étapes de recrutement — est préchargée de la même façon, si bien que l’IA n’a jamais besoin d’aller la chercher.

À partir de là, l’agent déroule une cascade de recherche et s’arrête dès qu’il en a assez pour écrire un e-mail précis :

1. Récupérer l’URL source — Si le prospect possède une URL source (LinkedIn, site personnel, page d’entreprise), l’IA la récupère et la lit en premier. C’est à elle seule la source la plus riche.
2. Rechercher la personne — L’IA recherche le prospect sur le web par nom et par entreprise afin de trouver des activités récentes, des articles de blog ou des mentions dans la presse.
3. Rechercher l’entreprise — L’IA se documente sur l’entreprise pour le contexte — produit, secteur, actualités récentes, levées de fonds.
4. Consulter les données internes de Kit — Si votre compte dispose de la Recherche de rémunération, l’IA lit les données propres à Kit sur les recrutements, les salaires et l’environnement technique de l’entreprise.
5. Interroger la base de connaissances — Si la campagne comporte des clés de connaissances, l’IA extrait les entrées correspondantes pour le contexte produit, les points de discussion et les études de cas.

Les étapes 1, 4 et 5 n’apparaissent que lorsqu’elles s’appliquent : un prospect sans URL source, sur un compte dépourvu de la Recherche de rémunération, suit donc une cascade plus courte. Les campagnes de recrutement peuvent également remonter vos autres offres publiées si le prospect semble mieux correspondre à un autre poste.

Une fois la recherche terminée, l’IA rédige l’e-mail complet — ligne d’objet et toutes les sections — en se basant sur ce qu’elle a trouvé. Chaque section suit les instructions et les limites de phrases définies dans les étapes de séquence de la campagne.

Score de confiance

Après la recherche, l’IA note sa propre confiance (0.0–1.0) selon cette grille — elle reflète ce que la recherche a donné, pas la qualité de l’e-mail :

Score	Signification
0.8–1.0	Détails personnels précis et données sur l’entreprise. E-mail réellement personnalisé.
0.5–0.7	Informations sur l’entreprise et quelques détails personnels. Personnalisation correcte.
0.2–0.4	Uniquement des informations génériques sur le secteur. L’e-mail donnera une impression de modèle générique.
0.0–0.1	Rien d’utile trouvé. Brouillon rédigé avec un contexte minimal.

Dans les campagnes de recrutement, l’IA a pour consigne de ne pas dépasser 0.5, sauf si elle peut citer un projet, un dépôt, un article ou une décision technique précise du prospect — « votre expérience en X » ne compte pas comme de la personnalisation.

Kit répartit ensuite ce score en trois paliers, partout où il affiche la recherche :

Palier	Plage	Ce que vous voyez
Élevée	0.7–1.0	Vert — « Plusieurs sources analysées. La recherche est complète. »
Moyenne	0.5–0.69	Orange — « Couverture modérée. Pensez à examiner le brouillon et à ajouter des URL sources pour une meilleure personnalisation. »
Faible	0.0–0.49	Rouge — « Peu de sources trouvées. Ajoutez des URL LinkedIn ou d’entreprise pour améliorer la qualité de la recherche. »

Le score s’affiche sous forme de pourcentage avec un code couleur, accompagné de cette phrase d’orientation, sur la page de relecture du message et dans l’onglet Recherche du prospect. Pour tout ce qui relève du palier orange ou rouge, ajoutez des détails sur le prospect (notes, URL source) ou enrichissez votre base de connaissances, puis relancez la recherche.

Base de connaissances

La base de connaissances stocke le contexte produit, les études de cas et les points de discussion que l’IA consulte lors de la rédaction des e-mails. Rendez-vous dans Outreach > Base de connaissances pour gérer les entrées.

Ajouter des entrées

Chaque entrée possède une clé unique (caractères alphanumériques minuscules et tirets, par exemple product-overview) et un nom pour l’affichage. Vous pouvez ajouter du contenu de deux façons :

• Télécharger un fichier — Fichiers texte ou markdown, jusqu’à 5 Mo. Kit extrait le contenu automatiquement.
• Récupérer depuis une URL — Fournissez une URL publique et Kit télécharge et extrait le contenu de la page.

Associer aux campagnes

Pour rendre une entrée de connaissances disponible à l’agent IA d’une campagne, ajoutez sa clé dans le champ Clés de connaissances des directives IA de la campagne. L’IA recherche un contexte pertinent dans les entrées associées durant la phase de recherche.

Vous pouvez associer plusieurs entrées à une même campagne. Utilisez des entrées spécifiques et ciblées plutôt qu’un seul document volumineux — l’IA extrait un contexte plus pertinent à partir d’entrées ciblées.

Améliorer la qualité des brouillons

Si vos brouillons semblent trop génériques ou manquent leur cible, essayez ces ajustements :

Action	Impact
Ajouter des notes sur le prospect	Contexte libre que l’IA lit avant de rédiger — mentionnez une interaction récente, une relation commune ou une raison précise de prendre contact
Inclure des URL sources	Les profils LinkedIn et les pages d’entreprise donnent à l’IA des détails concrets pour personnaliser
Rédiger des instructions IA claires	Indiquez à l’IA quelles fonctionnalités produit mentionner, quelle proposition de valeur mettre en avant, ou quel angle adopter
Ajouter des entrées de connaissances	Documents produit, études de cas et positionnement concurrentiel donnent à l’IA de la matière à référencer
Utiliser les mots interdits	Supprimez les mots à la mode qui donnent aux e-mails un aspect de modèle
Réduire les limites de mots	Des e-mails plus courts (80–120 mots) forcent l’IA à être spécifique plutôt qu’à meubler

Liste de vérification rapide

• S’assurer que les prospects ont des URL sources pour une meilleure recherche
• Créer des entrées de base de connaissances pour votre produit et vos points de discussion clés
• Associer les clés de connaissances aux directives IA de votre campagne
• Rédiger des instructions IA claires et spécifiques pour la campagne
• Relire les brouillons à faible confiance et ajouter plus de contexte aux prospects concernés

Pour aller plus loin

• Relire et envoyer les messages — approuver, modifier ou rejeter les brouillons IA
• Créer des campagnes — configurer les directives IA et les étapes de séquence