Nous opérons des agents d’AI pour le Go-To-Market (GTM) depuis presque un an, en utilisant des outils comme Artisan pour l’outbound, Qualified (désormais Salesforce) pour l’inbound, Agentforce pour la prospection native à Salesforce, et Delphi pour Digital Jason. Ensemble, nous avons envoyé plus de 20 000 messages pilotés par l’IA, générant plus de 2 millions de dollars de revenus clôturés rien que pour notre représentant virtuel de développement commercial (SDR), auxquels s’ajoutent d’autres affaires mises en place pour des représentants humains. Ces outils d’IA sont efficaces, faisant gagner du temps et créant de la pipeline, mais ils pâlissent face à ce que les plateformes d’ingénierie comme Cursor et Replit ont accompli. Cet écart de performance est crucial. **Les géants de l’ingénierie : Cursor et Replit** Cursor est passé de 1 million à 500 millions de dollars de revenu annuel récurrent (ARR) en moins de deux ans, avec une projection dépassant 1 milliard d’ici novembre 2025, une valorisation de 29, 3 milliards de dollars, et une adoption par la moitié du Fortune 500. Les développeurs utilisant Cursor rapportent des délais de livraison 20 à 55 % plus rapides, et 72 % des développeurs professionnels utilisent quotidiennement des assistants de codage IA. Replit compte 22, 5 millions d’utilisateurs et 500 000 entreprises, avec 2 millions d’applications assistées par l’IA créées en six mois, et a explosé de 10 millions à 250 millions de dollars d’ARR en un an grâce à la création d’applications pilotées par l’IA. En revanche, le marché des SDR IA croît rapidement mais reste très en retard par rapport à ces jalons d’ingénierie. **Les réalités de notre stack GTM IA** - *Artisan (Outbound)* : en six mois, a envoyé 19 326 messages, avec une moyenne de 3 221 emails par mois par plateforme, contre 75 à 285 pour un SDR humain — soit un volume 11 à 43 fois supérieur. Il a obtenu un taux de réponse global de 6, 67 %, atteignant 12, 13 % pour les campagnes chaudes. Il a directement généré 10 % des ventes de billets pour SaaStr AI London et a organisé des réunions avec des sponsors à six chiffres, même le week-end. - *Qualified (Inbound)* : a enregistré 668 591 sessions, 1 025 conversations significatives, 91 réunions, et 1 million de dollars de revenus clôturés en 90 jours, avec actuellement 2, 5 millions de dollars en pipeline. En octobre, 71 % des affaires clôturées provenaient de l’inbound qualifié par l’IA, dépassant largement la moyenne historique. - *Agentforce (Native à Salesforce)* : récemment lancé avec un taux d’ouverture de 72 %, contre 0 % pour une prospection humaine sur des leads froids, envoyant environ 3 000 emails à des contacts qui avaient ghosté, et clôturant déjà de nouvelles affaires en utilisant des données Salesforce approfondies pour le contexte. - *Delphi (Digital Jason)* : a mené plus de 139 000 conversations consultatives, examiné des pitch decks de VC, formulé des suggestions produit, et coaché des fondateurs sur la rémunération et les scripts de prospection. Ces systèmes produisent des résultats tangibles, mais aucun ne possède la compréhension contextuelle profonde et la capacité de collaboration exemplifiées par Cursor ou Replit. **Pourquoi les outils GTM d’IA de niveau Cursor comptent** Les agents IA de Cursor et Replit comprennent des bases de code complexes dans leur globalité, raisonent sur l’ensemble des projets, déboguent à travers plusieurs fichiers, refactorisent de manière intelligente, et co-programment de façon interactive — offrant une expérience de CTO numérique. En comparaison, la plupart des outils GTM IA fonctionnent comme des opérateurs automatisés très efficaces avec des messages formatés, manquant de compréhension nuancée. Tandis que les plateformes d’IA GTM atteignent des taux de réponse de 5 à 7 %, les outils de codage IA contribuent à une livraison de fonctionnalités 30 à 40 % plus rapide pour les équipes — une différence d’impact significative. **Les outils GTM d’IA actuels : automatisation avec fonctionnalités IA** Les outils actuels d’IA pour les SDR/GTM automatisent principalement les tâches humaines existantes en y ajoutant des améliorations IA telles que : - La collecte de données prospects - Les phrases d’ouverture d’email personnalisées - La séquencement de messages - Le scoring des leads par intention - La catégorisation de réponses basique - La planification de réunions lorsque les prospects acceptent Bien qu’utiles et économes en temps, ces outils ne sont pas de véritables AEs automatisés basés sur l’IA. Ils nécessitent une supervision humaine constante, une formation intensive (souvent 30 jours d’affinement quotidien), une revue manuelle de milliers d’emails initiaux, et des ajustements de prompts en continu.

Par exemple, Agentforce, même avec une intégration complète à Salesforce, requiert encore une vérification humaine pour valider les messages sortants. **La vision des futurs outils GTM IA** Un agent GTM IA de niveau Cursor serait capable : - D’effectuer une recherche approfondie et synthétisée sur les prospects, comprenant leur environnement économique, leurs concurrents, leurs défis, leur tech stack, les tendances de recrutement, l’actualité récente, et leur position sur le marché. - De raisonner stratégiquement sur l’ensemble du cycle de vente — en identifiant la phase du prospect et les points de contact optimaux tels que les visites de tarification ou les recommandations. - De gérer intelligemment des affaires complexes impliquant plusieurs parties prenantes, en sachant quand faire appel à des ressources techniques ou engager des décideurs économiques. - D’apprendre et d’adapter ses stratégies en temps réel, au-delà des simples tests A/B, en évoluant en fonction des signaux spécifiques à chaque compte. - D’exécuter des tâches traditionnellement dévolues aux AEs humains — faire des démos, répondre aux objections, négocier les termes, gérer l’achat et clôturer des affaires. Des innovations comme 1mind, avec des avatars IA photoréalistes capable de faire des démos et des appels vidéo avec des clients comme HubSpot ou LinkedIn, donnent un aperçu de cette futurité, même si elles en sont encore au stade embryonnaire. **Les défis à relever pour y parvenir** - La complexité du GTM dépasse largement celle du code : elle implique la psychologie humaine, les relations, le timing, et des boucles de feedback plus lentes, compliquant la formation et l’automatisation. - L’absence d’une couche de données intégrée : contrairement aux bases de code, celles du GTM sont fragmentées entre signaux d’intention, CRM, engagement, et systèmes d’enrichissement, retardant une compréhension holistique. - La concentration des talents sur les outils d’ingénierie : les passionnés d’IA ont souvent construit pour eux-mêmes, ce qui fait que les outils GTM d’IA sont souvent conçus par des professionnels du GTM dotés de compétences en IA, et non par des spécialistes de l’IA qui se tournent vers le GTM. - Les outils GTM d’IA actuels se concentrent sur l’automatisation de workflows existants plutôt que sur la création de nouvelles voies pour générer du pipeline. - Les investissements sont encore très inférieurs à ceux des outils d’ingénierie IA — Cursor seul valorisé à 29, 3 milliards de dollars, contre des rounds de financement bien plus modestes pour les outils GTM IA. **Pourquoi cet écart représente une énorme opportunité** Appliquer une intelligence de niveau Cursor au GTM pourrait révolutionner : - La recherche de comptes et le profilage client idéal (ICP) - Les démarches d’engagement hyper personnalisées et pertinentes - La navigation dans des affaires complexes impliquant plusieurs parties prenantes - Le coaching en temps réel des commerciaux - La réalisation de démos, la gestion des objections, la génération de propositions, la négociation Il ne s’agit pas de gains marginaux, mais d’une refonte transformationnelle du GTM. Le marché des SDR IA devrait atteindre 15 à 47 milliards de dollars d’ici 2030-2034, mais la véritable révolution des AEs IA — capable de gérer un portefeuille et de conclure des affaires complexes — reste encore à venir. **Pour les constructeurs et les acheteurs** - Les constructeurs doivent étudier en détail Cursor et Replit — notamment leur gestion avancée du contexte, leur architecture d’agents, leur mémoire de session persistante, et leurs boucles de rétroaction — afin d’intégrer cette profondeur d’intelligence dans le GTM. - Les acheteurs doivent utiliser dès maintenant les outils GTM IA existants, car ils apportent une réelle valeur et des gains de productivité, tout en étant conscients de leurs limites actuelles. Un investissement annuel supérieur à 500 000 dollars peut en valoir la peine, mais le secteur est encore en pleine évolution. Les grands acteurs signalsent déjà la voie : l’acquisition de Qualified par Salesforce indique qu’ils anticipent cette transition. **Pour les commerciaux** Adoptez dès aujourd’hui ces outils IA pour apprendre à collaborer efficacement. Quand une IA GTM de niveau Cursor arrivera, ceux qui auront su travailler en partenariat avec elle seront beaucoup plus performants que les autres. L’objectif est l’augmentation — faire en sorte que les meilleurs commerciaux soient 10 fois plus efficaces, à l’image de l’amélioration apportée par les outils de codage IA aux développeurs. **Aujourd’hui et demain** Les SDR IA actuels réalisent des exploits remarquables — conclure des affaires à six chiffres le week-end, ranimer des leads ghostés avec un taux d’ouverture de 72 % — mais ils ne maîtrisent pas encore la négociation ou l’achat. Les années 2024-2025 seront marquées par une ère d’automatisation — avec des démarches plus intelligentes mais encore basées sur des modèles préformatés. La véritable ère de l’IA GTM, à partir de 2026 et au-delà, verra des agents IA capables de vendre avec réflexion à un niveau Cursor, transformant les équipes GTM et leur conférant une maîtrise totale de leur portefeuille. L’agent de vente IA est imminent — et il sera révolutionnaire.