J5-5 soirées pour automatiser votre business et décupler votre chiffre d'affaires 100% grâce à l’IA

Bilan du sommet IA et démonstrations live : agents, automatisation et opportunités 2026

Ouverture et récapitulatif des cinq soirées du sommet IA

L'IA c'est une opportunité qui se présente qu'une fois, à tous les indépendants entrepreneurs noyés dans l'opérationnel.

• Les hôtes Guillaume et Tristan accueillent les participants de cette cinquième et dernière soirée, félicitant les participants pour leur assiduité à ce marathon débuté dimanche. Ils vérifient les connexions techniques et interrogent le public sur leurs origines géographiques, notant une belle présence bretonne. L'ambiance est conviviale, les organisateurs reconnaissant les noms des participants fidèles depuis cinq soirs.
• Le rappel du programme couvre les interventions de Caroline Mignot sur le lancement d'activité et l'attraction de clients (jour 1), de Valentin Mouberto sur l'armée d'agents pour la force de vente (jour 2), de Sixtine Mouberto sur le branding avec l'IA (jour 3), et l'invité surprise Victor Plaisance, fondateur de Ritab ayant levé 4 millions d'euros (jour 4). Ce dernier a partagé une vision aiguisée de l'écart entre les États-Unis et la France sur l'IA générative, insistant sur la nécessité de monter en compétence.
• Guillaume insiste sur l'importance de capitaliser sur ces enseignements, citant les témoignages de Félix Chevau (foncière d'Orion) qui a créé ses premiers agents, de Patrick Albertini (chef d'entreprise ayant eu le déclic), et de Dalila qui a lancé son activité de consulting IA. Il annonce que le prochain sommet n'aura pas lieu avant de longs mois, d'où la nécessité d'agir maintenant.
• Les organisateurs invitent les participants à rejoindre le Discord pour la dernière quête et les bonus, et rappellent que les replays seront disponibles via un mot de passe pour ceux ayant effectué leur rendez-vous stratégique.

Récapitulatif des concepts clés et des niches rentables 2026

L'IA agentique est capable d'agir, planifier, connecter vos outils et s'exécuter.

• Le jour 1 a permis de distinguer l'IA générative de l'IA agentique, cette dernière pouvant agir, planifier, connecter des outils et s'exécuter. Les démonstrations de vibe coding avec Chat GPT (modèle Astra) et Claude Code ont montré la création d'applications comme une note de frais et un site internet, suivies de la prospection LinkedIn avec un agent autonome connecté à WhatsApp.
• Le jour 2 a porté sur la création d'un agent de veille utilisant des sources multiples, ainsi que sur la distinction entre agents d'automatisation (via Make) et agents IA. L'utilisation de tâches programmées et d'automatisations a été démontrée, avec l'intervention de Valentin Mouberto sur la vision médiatique indépendante du Crayon Groupe, et la création de propositions commerciales automatiques avec l'IA.
• Le jour 3 a abordé la création de newsletters et d'articles SEO pour la visibilité, avec l'intervention de Sixtine Mouberto sur le personal branding. Les démonstrations ont couvert la création de contenu pour les réseaux avec Opus Clip, illustrant comment l'IA peut générer des contenus adaptés à chaque plateforme.
• Le jour 4 a présenté les cinq niches rentables pour 2026 : le vibe coding (création d'applications et sites web), la prospection IA (avec des méthodes volumétriques ou efficientes basées sur des signaux faibles), l'automatisation (avec récurrence et maintenance), la création de contenu (multiplateforme), et le service client IA (chatbots SAV). Un participant nommé Ninouchou est félicité pour avoir créé un agent de prospection commerciale connecté à LemList, Claude et Notion.

Lancement du format interactif Better Call Suderia et premières questions

C'est une session où vous montez sur scène avec nous, vous nous challengez, vous nous proposez des agents, des idées.

• Le concept du soir est présenté : un questionnaire avec QR code permet aux participants de proposer des démonstrations d'agents, puis la régie les contacte pour les faire monter en live. Les organisateurs précisent les consignes techniques : utiliser des écouteurs pour éviter l'écho, et annoncent que plusieurs événements et workshops sont prévus pour les personnes qui rejoindront les accompagnements.
• Une question sur les tokens est traitée : les tokens sont la monnaie de l'IA, mesurant l'énergie utilisée pour générer une réponse. Le choix du modèle (Claude avec Opus, Sonnet, Fable, ou Chat GPT avec Astra) influence la consommation de tokens. L'optimisation de la consommation est un enjeu majeur pour les automatisations.
• Les premières demandes de participants sont listées : un agent d'automatisation de lecture de mails Gmail avec tag, un agent de newsletter sur la conduite du changement, un agent de prospection recrutement marketing, un agent de migration WordPress, et un agent RH pour les congés. La régie commence à sélectionner les participants pour les faire monter en live.
• La question de l'installation de l'IA en local est abordée, notamment pour les sujets sensibles. Les organisateurs expliquent que les modèles open source comme Mistral ou Quen peuvent tourner localement, offrant une certitude de non-fuite de données, même si les grands fournisseurs garantissent aussi la confidentialité dans leurs conditions générales.

Première démonstration live : l'agent de tri des mails et générateur de devis d'Alban

L'agent va lire mes mails, les taguer, savoir si ça vaut le coup de les traiter ou pas, se baser sur une base de connaissance, répondre en brouillon et faire un reporting sur Google Sheets.

• Alban, de Perpignan, présente son besoin : un agent qui lit ses mails Gmail, les taguer selon leur importance, se baser sur une base de connaissance pour générer des brouillons de réponse, faire un reporting sur Google Sheets, et rédiger des devis sur le logiciel Artinov qui n'a pas d'API. Tristan propose de réaliser un comparatif entre Chat GPT et Claude pour ce cas d'usage.
• La démonstration commence par un schéma dans Make : un trigger Gmail "watch" se déclenche à chaque nouvel email, un agent IA de Make avec une base de connaissances (knowledge) permet de taguer, puis un module Gmail "create draft" génère les brouillons, et enfin Google Sheets "add row" journalise les mails. Tristan explique que cette approche est flexible mais nécessite de mettre à jour l'agent dans Make à chaque modification.
• Tristan utilise Whisper Flow pour dicter vocalement le prompt : il demande une tâche programmée qui lit les mails trois fois par jour (8h, midi, 15h), les trie, alimente un artefact avec priorités, tags et brouillons, et permet de répondre via Gmail. Il précise vouloir un outil de génération de devis à partir d'une commande orale. Le prompt est envoyé simultanément sur Chat GPT (Astra en mode maximal) et Claude (Fable 5).
• Pendant que les IA travaillent, Tristan répond aux questions sur Make et montre un autre scénario de facturation : un agent qui récupère les factures par email, extrait les pièces jointes, les dépose dans Google Drive, utilise l'OCR pour extraire le texte, puis parse les éléments clés (référence, créancier, IBAN, montants) avec Chat GPT, avant de créer les factures dans Airtable. Un second agent permet de déclencher le paiement avec validation humaine (human in the loop).

Résultats comparés de Chat GPT et Claude : tâches programmées, artefacts et brouillons

Il a fait appel à ce qu'on appelle des sous-agents. Un agent pour créer la tâche planifiée, un agent pour ouvrir un Google Sheets.

• Chat GPT a produit trois livrables : une tâche planifiée (personnalisée à 8h, 12h, 15h) qui détecte les nouveaux mails, les classe par priorités et tags, prépare des brouillons sans jamais les envoyer, met à jour un Google Sheets et vérifie le traitement complet. Un Google Sheets a été créé avec les colonnes de priorité, statut, date, expéditeur, résumé, brouillon et lien de réponse Gmail, avec un exemple de brouillon généré pour un consultant parlant du système informatique. Le troisième livrable est une interface de génération de devis vocaux pour "Hors Bureau", mais le premier test échoue car les crédits Codex sont épuisés.
• Claude a produit un artefact avec un tri des mails et un devis à la voix, ainsi qu'un catalogue de produits complet. Il a également planifié une tâche avec les étapes 1 à 5 (lecture, tri, brouillons, artefact, Google Sheets) et un compte-rendu final. L'artefact de Claude est jugé plus visuel et partageable, avec un catalogue de produits plus complet dès la première itération, comme des portes intérieures en chêne massif, fenêtres PVC double vitrage, et placards avec dressing sur mesure.
• Une discussion sur la sécurité est lancée : les clés API sont comparées à des mots de passe permettant d'utiliser les tokens, et les risques d'injection de prompt dans le code vibe codé sont expliqués. Les bonnes pratiques incluent la mise en lecture seule des connexions sensibles, le filtrage des inputs/outputs, et l'exigence d'une validation humaine pour les actions critiques.
• Alban explique son contexte d'usage : des commerciaux terrain dans le BTP qui veulent dicter leurs devis via WhatsApp ou Telegram pour gagner le temps de retranscription. Il est conseillé d'utiliser l'API d'AirCall pour récupérer les transcripts des appels, et de privilégier un artefact partageable plutôt qu'un Google Sheets, car l'artefact est plus visuel et peut être partagé à une secrétaire ou une équipe.

Leçons de la démo, relation client et présentation des parcours d'accompagnement

La meilleure version de tout ça, ça va être de travailler sur le LLM de vos clients, eux passent par la facturation, vous allez setup ça directement.

• Les organisateurs expliquent que l'équipe Studeria utilise HubSpot mais envisage un CRM maison car les licences SaaS deviennent coûteuses à long terme. Ils mentionnent un programme startup HubSpot avec réduction dégressive, mais notent que chaque amélioration facturée 20€ par mois par licence est dérisoire face à ce qu'on peut coder en quelques minutes avec Codex. Les enjeux de transfert de données sont mentionnés.
• Une question sur la facturation électronique permet à Tristan de reconnaître deux erreurs méthodologiques : il n'a pas demandé à l'IA de le challenger avec les bonnes questions avant de produire (nom de la boîte, catalogue produit, IBAN, signature), et n'a pas vérifié les intégrations natives avec les outils de facturation comme Pennylane ou Compto. Il aurait dû demander explicitement la connexion au CRM et à l'outil de facturation électronique.
• Alban est remercié et confirme avoir déjà pris son rendez-vous stratégique. Les organisateurs présentent les parcours d'accompagnement : un parcours consultant IA pour les personnes en reconversion qui veulent vendre des prestations en création d'agents et d'automatisations, et un parcours accélérateur/incubateur pour les entrepreneurs qui veulent mettre l'IA au service de leur activité. Les candidatures se terminent ce week-end.
• Le formulaire de candidature permet d'exposer son projet et de bénéficier d'un appel stratégique offert. Les organisateurs expliquent que les parcours incluent des cours, des coachings individuels et collectifs, et des masterclass business et IA. La question des MCP/API est traitée : si un éditeur ne propose pas de MCP, il faut le contacter ou envisager une transition progressive vers un logiciel plus ouvert, car un logiciel sans API aujourd'hui est voué à mourir.

Deuxième démonstration : Dorothé et le générateur d'articles SEO pour solopreneurs

Mon objectif ça serait de pouvoir leur proposer un site sur lequel il y ait une application IA qui gère le blog automatiquement pour pouvoir les référencer au niveau SEO.

• Dorothé, consultante en développement de compétences, accompagne des solopreneurs et constate que beaucoup peinent à se référencer. Elle souhaite proposer un site avec une application IA générant automatiquement des articles de blog SEO. Elle explique avoir cherché longtemps quelqu'un capable de le faire, illustrant le besoin du marché. Elle a découvert Studeria via la communauté de Caroline Mignot.
• Les organisateurs expliquent l'évolution du référencement : la recherche IA de Google (Gemini) chute de 25 à 30% des performances du SEA (sponsoring), d'où la nécessité de capitaliser sur le SEO et le GEO (être cité par les IA). Un lead chaud provenant de la recherche Google est plus qualitatif qu'un lead froid publicitaire. Ils racontent l'erreur d'avoir commencé par la publicité en ligne au lieu du personal branding organique.
• Tristan construit un prompt structuré selon la méthode ACC (action, contexte, contrainte). Il demande à l'IA de lui poser des questions avant de coder, puis de générer un créateur d'articles de blog avec un guide SEO/GEO sourcé sur le web. Le même prompt est envoyé sur Chat GPT et Claude. Chat GPT pose six questions (public cible, type de saisie, niveau de contrôle, fonctionnalités, images, résultats attendus), tandis que Claude utilise un format quiz avec quatre questions.
• Claude effectue une recherche web avec des sous-agents, consultant des sources sur la sophrologie, le SEO et le GEO pour construire son application. Il crée un site nommé "Éclore" en marque blanche avec deux onglets : un générateur (métier, mot clé, ville, personne, objectif) et un guide SEO/GEO. Le site utilise une clé API Claude qui doit être renseignée.

Analyse des résultats, structure SEO et comparaison des modèles

C'est l'avantage de l'artefact. Pour vous expliquer, si vous déployez cette application, vous aurez besoin de donner la clé API.

• L'artefact de Claude (Éclore) est testé avec le mot-clé "sophrologie sommeil" pour des cadres parisiens. L'article généré suit une structure SEO complète : H1 pour le titre, H2 pour les sous-titres, H3 pour les sous-sections, avec une réponse rapide au début, des listes à puces, des tableaux, des liens externes et une FAQ. Les organisateurs expliquent l'importance du maillage interne et externe, des backlinks et de l'alternance 60% texte / 40% images.
• Chat GPT produit une version nommée "Safrume" avec une interface plus orientée client : des suggestions de sujets, un sélecteur de ton, un profil d'activité réutilisable, et un calendrier éditorial. Le test initial échoue à cause d'une clé API non connectée, mais après correction, l'article est généré avec un pack SEO complet (balises, description, slug) et un guide trouvé cité par Chat GPT. La version de Chat GPT est jugée plus interactive et orientée produit.
• Les organisateurs expliquent le fonctionnement des clés API : elles permettent à l'interface de communiquer avec l'IA, et doivent être protégées comme des mots de passe. Une clé peut être révoquée et régénérée à l'infini. Pour une solution commerciale, il faudrait déployer l'application sur Vercel et associer une clé API, avec un système d'abonnement ou de crédits pour maîtriser les coûts en tokens.
• La question du choix du modèle est traitée via l'outil LiveBench qui compare les LLM en temps réel. Claude Fable 5 et GPT-5.2 sont classés en tête pour le raisonnement complexe, mais des modèles comme Quen ou DeepSeek Flash offrent des coûts 10 à 15 fois inférieurs pour des tâches simples. La métaphore utilisée : "pas besoin d'une Porsche pour aller faire ses courses". Pour une application avec des prompts déjà configurés en backend, un modèle économe suffit.

Troisième démonstration : Caroline et l'outil de prospection segmentée avec Clay

L'idée c'est de se dire en fonction du nombre de commerciaux dans la boîte, quelle est la question à laquelle on va devoir répondre pour cibler notre message.

• Caroline, de Chantilly, est commerciale et souhaite devenir indépendante. Elle propose un système de quiz interactif pour segmenter les clients potentiels selon leurs douleurs : un quiz initial avec des questions générales, puis des questions précises pour classer les réponses en 3 à 6 segments, afin d'adapter la communication et l'offre de formation. L'objectif est d'identifier automatiquement les segments les plus rentables et d'orienter les efforts en conséquence.
• Tristan présente Clay, un outil de prospection mêlant recherche de leads, enrichissement de données et agents IA. Il demande à Clay de créer une liste de dirigeants commerciaux et DRH d'entreprises du secteur de l'imprimerie en Île-de-France, avec 50 à 250 salariés et une croissance significativement faible. Clay pose des questions pour affiner, puis génère une liste de 83 résultats avec liens LinkedIn.
• La démonstration continue avec l'enrichissement en cascade (waterfall) : Clay interroge successivement plusieurs fournisseurs de données (Hunter, Drop Contact, Lusha, Emlist) pour trouver les emails professionnels. Le processus est visible en direct : chaque fournisseur est essayé, et si l'un échoue, le suivant prend le relais. Le taux de succès atteint environ 80%, et les participants dans le chat sont impressionnés par la rapidité et l'efficacité.
• Caroline explique que son outil de quiz permettrait d'identifier de nouvelles douleurs émergentes et d'ajuster la formation en conséquence. Les organisateurs soulignent que Clay intégré à un quiz et à une automatisation Make pourrait créer un système autonome de segmentation et de relance des prospects, avant d'orienter la communication selon le canal adapté (email, LinkedIn, téléphone).

Démonstration avancée de prospection IA avec Clay, Google Maps et Airtable

Création d’un agent Clay pour enrichir une base de dirigeants et générer des accroches personnalisées

L'objectif est de proposer pour chaque dirigeant une courte accroche personnalisée orientant la conversation vers ses problématiques métier actuelles, ses douleurs avec l'arrivée de l'IA et en contextualisant une croissance récente faible ou négative.

• Guillaume explique qu’il préfère brancher ses propres clés API à Clay plutôt que d’utiliser les tokens DIIA de la plateforme, car cela revient moins cher. Il crée alors un agent d’enrichissement en lui demandant d’analyser les profils LinkedIn de chaque dirigeant et de proposer une accroche ultra ciblée sur ses problématiques métier, ses douleurs liées à l’IA et une croissance faible ou négative. L’agent conçoit lui-même son prompt, se lance sur les profils et récupère 9 adresses sur 10, seule Marie-Lore restant protégée.
• L’interface de Clay affiche un agent de recherche web spécialisé qui exploite les colonnes « full name », « job title » et « LinkedIn ». Une fois les colonnes remplies, la base peut être exportée vers un outil de gestion ou connectée à des séquenceurs d’e-mails pour industrialiser la prospection. Cette étape montre comment un agent peut transformer une simple liste de décideurs en base qualifiée et directement actionnable.

Export vers CRM, signaux d’attention et potentiel illimité de la prospection

la seule limite à ta prospection, c'est ton imagination

• Guillaume illustre la possibilité de connecter Clay à des outils comme Llist ou Brevo, d’importer des données supplémentaires ou d’exporter directement vers n’importe quel CRM. Il insiste sur la capacité de Clay à enrichir les données, à trouver les coordonnées existantes, à cibler avec des filtres beaucoup plus fins que LinkedIn et à détecter des signaux d’attention comme la décroissance d’une entreprise ou sa stack technique. Cette approche change profondément la manière de construire des scénarios de prospection.
• Il raconte ensuite l’anecdote d’un client spécialisé dans l’agri-photovoltaïque : un agent Clay allait scraper Google Maps, prenait un screenshot du champ de chaque agriculteur, puis envoyait un e-mail personnalisé avec l’image du champ à l’échelle, la surface exploitable et une estimation d’économie annuelle. La personnalisation extrême crée un choc chez le destinataire, qui ne peut pas deviner qu’il s’agit d’un message automatisé.

Analyse des accroches générées : une personnalisation réellement différenciante

Il n’y a pas une accroche qui est pareille et on est ultra pertinent.

• L’agent Clay a proposé deux accroches par prospect. Pour Kaya, à la tête de Deux Dupont, il évoque la coordination des 35 métiers et la qualité des éditions haut de gamme. Pour François, il parle de piloter les coûts et le free cash flow et d’accélérer un programme de restructuration, preuve que l’agent a su détecter des signaux spécifiques sur chaque profil et sur chaque entreprise.
• Guillaume souligne que l’on obtient uniquement des décideurs du secteur visé avec des accroches ultra-personnalisées, ce qui rend l’intérêt du destinataire presque certain. Il précise également que Clay peut scraper des sites web et interroger Google Maps, ce qui ouvre la voie à des cas d’usage encore plus avancés pour les commerces physiques et les services locaux.

Prospection locale via Google Maps et ciblage des entreprises physiques

Pour tous ceux qui ont une note à moins de 4, on peut imaginer que le service client n'est pas bon ou que leur service n'est pas bon.

• Guillaume utilise la fonction Local Business de Clay sur Google Maps, se positionne à Paris avec un cercle d’une dizaine de kilomètres et lance une recherche de concessionnaires automobiles. En quelques instants, il récupère plus de 200 adresses avec l’URL Maps, le site web, le numéro de téléphone et même les avis Google. Cette vitesse d’exécution transforme la prospection de commerces physiques en processus quasi instantané.
• Il propose ensuite de cibler les établissements mal notés ou dépourvus de site web pour leur vendre des services de création de site ou d’automatisation du service client par IA. L’agent créé en direct sélectionne les entreprises ayant une note inférieure à 4 ou un site qui convertit peu, démontrant comment une base brute peut être affinée en segments commerciaux pertinents.

Création de questionnaires personnalisés et intégration avec Airtable

Pour ces prospects, j'aimerais que tu crées pour chacun un questionnaire de cinq questions ciblées sur leur douleur et leurs problématiques, mais que chaque questionnaire soit adapté à la personne.

• Guillaume demande à l’agent de générer pour chaque prospect un questionnaire personnalisé de cinq questions, partageable sous forme de lien. L’agent utilise sa clé API et produit rapidement un JSON, mais aucun lien exploitable n’apparaît. L’équipe constate alors qu’il faut héberger les questionnaires sur un outil externe comme Airtable, Google Forms ou Tally afin de réceptionner les réponses.
• Ils choisissent Airtable pour créer une base et des formulaires publics. Au passage, ils évoquent le MCP Clay, qui permet d’interagir avec Clay mais consomme beaucoup de tokens, et recommandent une utilisation économe pour faire du volume. L’application Clay est jugée plus complète que le plugin pour la prospection à grande échelle, notamment grâce à ses connecteurs et à sa gestion avancée des données.
• Après chargement du CSV enrichi dans ChatGPT puis connexion à Airtable, la base est créée. Pour chaque prospect, un formulaire différent est généré : questions sur l’entreprise, les tâches répétitives, le temps consacré, l’usage de l’IA et les freins. Guillaume zoome sur le questionnaire de Laurent pour montrer la personnalisation, puis Caroline réagit en notant qu’elle aurait plutôt segmenté en trois cibles. Guillaume confirme que la segmentation par niche est possible, mais que l’approche individuelle reste très forte.

Clôture du live, appel à candidature et annonce des gagnants

Rejoignez-nous, c'est le plus important.

• Les intervenants affichent le QR code pour la candidature à l’accélérateur Studeria, annoncent un workshop le lundi à 18h30 avec Guillaume et rappellent que l’accompagnement inclut des sessions stratégiques régulières. Ils insistent sur la nécessité de passer à l’action rapidement, car attendre six mois revient à accumuler du retard sur la révolution de l’intelligence artificielle.
• Tristan évoque les profils déjà rejoints : freelances, salariés, dirigeants de TPE, PME et grands comptes. Il annonce les gagnants du tirage au sort : l’Angelier remporte des lunettes Ray-Ban Meta et Anna Motz gagne un enregistreur Plaud AI pour ne plus jamais perdre de notes. Les quatre associés de Studeria, dont Oscar et Mathieu, se rejoignent à l’écran pour clôturer ce live de cinq soirées et remercier chaleureusement les participants.