# Outil de prospection > De 1 907 profils LinkedIn trouvés à un corpus de recherche de 1 449 profils, avec les sources, des signaux d’activité et un espace de brouillons qui conserve mes modifications. Projet personnel · Recherche et prospection · Octobre–novembre 2026 Rubrique: Outils & recherche [Ouvrir dans le portfolio interactif]() [English]() ## En bref | Indicateur | Valeur | | --- | --- | | Mon rôle | Workflow de recherche et développement | | Périmètre initial | Réseau des Hauts-de-France | | Stack principale | TypeScript · Python · Interface locale | | Période | Octobre–novembre 2026 | ## Rendre la recherche de prospects utilisable En préparant mon activité freelance, la prospection est rapidement devenue un problème d’organisation. Profils, entreprises, coordonnées possibles, sources et brouillons de messages devaient rester reliés. J’ai construit un espace de travail qui associe recherche assistée dans le navigateur et file locale de brouillons. Neuf recherches régionales par mots-clés ont donné 1 907 URL de profil distinctes. La sélection conservée a ajouté 1 444 profils déclarant un rôle pertinent de direction, d’entrepreneuriat ou de management. Avec les cinq profils déjà présents, le corpus atteint 1 449 personnes. Le compteur actuel d’Airtable confirme ce total ; trois lignes vides sont exclues. | Valeur | Indicateur | | --- | --- | | 1 907 | Profils distincts trouvés | | 1 449 | Profils dans le corpus de recherche | | 9 | Recherches régionales par mots-clés | | 174 | Fiches dans l’espace Draft desk séparé | ### Images et médias [La collecte, la sélection et le corpus conservé sont des compteurs distincts. La dernière barre inclut cinq profils préexistants ; 463 profils collectés n’ont pas été importés. Ce sont des fiches de recherche, pas des clients.]() Chiffres de recherche : 1 907 profils trouvés, 1 444 ajoutés après sélection et 1 449 dans le corpus avec les cinq profils préexistants. [SVG]() Crédit: Graphique créé à partir des recherches et imports conservés ; chiffres agrégés uniquement. ## Garder les sources avec la personne Un outil TypeScript et Node fonctionne avec une session BrowserOS authentifiée. Il extrait des informations structurées de la page observée et conserve l’URL du profil, le rôle déclaré, la localisation, le contexte et la profondeur de recherche. Une interface ambiguë ou non prise en charge produit une limite explicite. Airtable conserve les fiches de recherche. L’examen d’une entreprise, une observation de site et l’interprétation d’un agent ont des champs distincts. Cela m’aide à séparer ce que j’ai observé d’une piste de conversation. Un nom similaire ou un titre de fondateur ne prouve pas à lui seul l’identité d’une entreprise, le pouvoir de décision ou un besoin auquel je pourrais répondre. TypeScript / Node · BrowserOS · Airtable · Python · HTML / CSS / JavaScript Une recherche qui reste reliée à ses sources 1. **Découvrir** — Recueillir les informations déclarées du profil et conserver leur source. 2. **Qualifier** — Examiner le rôle, le contexte de l’entreprise et la profondeur des éléments disponibles. 3. **Organiser** — Distinguer les signaux d’activité, les questions ouvertes et la prochaine étape. 4. **Préparer** — Utiliser ce contexte pour un brouillon que je peux relire et modifier. Workflow de recherche et de préparation. Draft desk utilise des imports explicites ; il ne se synchronise pas automatiquement avec Airtable. ## Laisser les inconnues visibles La carte d’activité utilise des expressions explicites en français et en anglais dans les intitulés professionnels conservés, avec quelques ajustements appuyés sur des notes d’entreprise. Dans l’analyse du 27 octobre, 522 profils ont un signal d’activité et 927 n’ont pas assez d’éléments pour en recevoir un. Cette couverture de 36 % aide à choisir les prochaines recherches. Ce n’est ni un indice de confiance ni un classement sectoriel vérifié. Le même état contient 33 revues d’agent, 16 notes d’examen d’entreprise et 13 sites enregistrés. Ces éléments correspondent à des profondeurs différentes : une revue d’agent peut porter sur une carte de résultat, sans lecture complète du profil. | Valeur | Indicateur | | --- | --- | | 33 | Profils avec une revue d’agent | | 16 | Profils avec une note d’examen d’entreprise | | 13 | Profils avec un site enregistré | ### Images et médias [Une carte volontairement incomplète : une catégorie sans appui reste inconnue. Les chiffres de classement viennent de l’analyse du 27 octobre ; le total de 1 449 profils et les compteurs de couverture ont été vérifiés en lecture seule dans Airtable le 10 novembre.]() Sur 1 449 profils, 522 ont un signal d’activité, soit 36,0 %, et 927 manquent d’éléments suffisants, soit 64,0 %. [SVG]() Crédit: Graphique créé à partir des recherches et imports conservés ; chiffres agrégés uniquement. ## Choisir une question utile à partir de la carte Logiciel, services, création et métiers opérationnels peuvent conduire à des conversations différentes. La carte me permettait de former de petits groupes à étudier, puis de retrouver l’entreprise réelle, son offre et le contexte du profil avant de choisir une approche. Les étiquettes se recoupent. Une personne qui développe un logiciel pour des commerçants peut avoir un signal logiciel et un signal commerce. Un terme financier peut décrire une fonction ou un marché client. Le graphique compte des personnes avec des indices, pas des entreprises distinctes ou une demande confirmée. ### Images et médias [Six catégories sur treize dans l’analyse conservée. Les comptes peuvent se recouper et ne forment pas une répartition à additionner. Ils aident à choisir la prochaine question, pas à déduire les besoins du prospect.]() Six signaux d’activité non exclusifs : logiciel IT data IA 236, conseil et services 89, marketing médias création 75, immobilier construction 60, santé bien-être 42, RH recrutement formation 39. [SVG]() Crédit: Graphique créé à partir des recherches et imports conservés ; chiffres agrégés uniquement. ## Une personne, un brouillon partagé Draft desk transforme les recherches de contact sélectionnées en file locale de revue. L’état local actuel contient 174 fiches de profil et 677 coordonnées candidates. Cet espace est plus petit que le corpus complet, et l’association de ces coordonnées aux personnes reste à vérifier. Les fiches sont regroupées par URL de profil normalisée. Une personne a un objet et un message partagés, plusieurs moyens de contact possibles et son propre historique. Le nom seul ne fusionne pas deux personnes, et une boîte d’entreprise commune ne transforme pas deux profils en un seul. Je peux examiner les sources, retravailler le texte et choisir un canal. Du brouillon au suivi manuel 1. **Relire et modifier** — Vérifier l’association du contact et adapter l’objet et le message. 2. **Envoyer manuellement** — Copier le texte relu dans Gmail et décider de l’envoi. 3. **Noter le canal utilisé** — Marquer la coordonnée utilisée, puis terminer ou rouvrir la fiche. Contacted et Done sont des déclarations manuelles dans l’outil, pas des accusés de livraison du fournisseur email. ### Images et médias [L’interface de revue existante : contexte, moyens de contact candidats et brouillon partagé. Cette capture utilise trois profils fictifs et des textes de démonstration, pas la base réelle de prospects.]() Vue de Draft desk avec le profil fictif Alex Démo, le contexte de son entreprise et deux adresses email candidates. Crédit: Interface existante de Draft desk, affichée avec un jeu de données local fictif en lecture seule. Personnes, entreprises, coordonnées et brouillons présentés sont inventés. ## Continuer pendant qu’un agent prépare la suite Un agent peut exporter les fiches disponibles et préparer un lot pendant que je continue à modifier un message. Les nouveaux brouillons s’ajoutent à la file : l’exemple documenté passe de 3 / 10 à 3 / 15 sans changer la position ou le texte en cours. Les révisions, les modifications humaines et les statuts terminés empêchent un remplacement silencieux. Un lot est validé dans son ensemble. Réutiliser le même identifiant avec le même contenu est sans effet supplémentaire ; une réutilisation contradictoire ou une révision dépassée est rejetée. Le stockage local utilise des écritures atomiques et des verrous, avec sauvegarde de migration et récupération des modifications dans le navigateur en cas d’échec d’enregistrement. L’objet et le corps ont un délai de sauvegarde automatique de 600 ms, et l’interface vérifie l’arrivée de nouveaux brouillons toutes les trois secondes. Ce sont des réglages d’interface. Le but technique est de pouvoir relire un message sans le perdre quand les cinq suivants arrivent. ### Images et médias [L’éditeur garde la modification et la décision finale visibles. Affichage synthétique en lecture seule de l’interface existante ; cette capture ne montre ni un message envoyé ni un test de persistance du serveur.]() Éditeur de Draft desk affichant un objet et un message explicitement fictifs, le statut de sauvegarde locale et les commandes de suivi manuel. Crédit: Interface existante de Draft desk, affichée avec un jeu de données local fictif en lecture seule. Personnes, entreprises, coordonnées et brouillons présentés sont inventés. ## Ce que le projet m’apporte La validation conservée de Draft desk comprend 38 vérifications Python et 59 vérifications JavaScript/TypeScript, avec des scénarios d’interface fictifs pour la continuité de la file, les modifications, la reprise et le suivi par coordonnée. Ces chiffres décrivent le compte rendu existant, pas une nouvelle exécution complète pour ce portfolio. Le résultat est un espace auquel je peux revenir : les recherches restent examinables, les brouillons modifiables et chaque personne garde son contexte. Ces éléments ne permettent pas d’établir un taux de réponse, des clients acquis ou un temps économisé. Je peux en revanche montrer le workflow et les décisions qui le rendent utilisable.