Digi4 Prospector — Moteur de prospection B2B

Chez Digi4, agence logicielle marocaine ciblant le marché français, la prospection commerciale reposait sur une veille manuelle chronophage : repérer des entreprises souffrant d'un véritable retard numérique (site vieillissant, stack technique dépassée, absence de CRM) exigeait des heures de recherche dispersées entre annuaires, réseaux sociaux et bouche-à-oreille, sans jamais vérifier techniquement le diagnostic avant le premier contact. Saad a conçu Digi4 Prospector pour remplacer cette intuition par un signal mesurable : détecter en continu les entreprises présentant un écart numérique réel, puis les auditer soi-même avec de vrais outils techniques avant qu'un commercial ne s'en approche.

Le cœur du système est un pipeline en six étapes, chacune indépendante et rejouable :

• Sourcing — plus de 36 modules de récupération programmés, branchés sur le SIRENE, France Travail, les registres d'appels d'offres (BOAMP, BODACC, TED) et des registres internationaux (Companies House, BRREG, GLEIF)
• Normalizer — exclusion des fiches protégées, déduplication, disqualification des mauvais profils
• Enrichment — découverte de contacts avec validation du serveur mail
• Audit Engine — audit technique réel via Playwright et Lighthouse
• Prioritizer — un score de chaleur pondéré
• Générateur de brief IA — une synthèse actionnable, indépendante du canal

Un humain choisit ensuite le canal — email froid, introduction par un partenaire, marketplace ou réponse entrante — l'email froid étant délibérément classé en dernier.

Un audit interne a mis au jour, avant la mise en production, un bug qui aurait silencieusement cassé l'outil : « signal » est un mot réservé de MySQL/MariaDB, ce qui corrompait la table centrale leads dès la première exécution du schéma — corrigé en mettant le nom entre backticks dans le schéma et les modèles. La base ne comporte volontairement aucune contrainte de clé étrangère ; l'intégrité est garantie côté applicatif par une classe Repository partagée, des vérifications d'existence du parent, des cascades transactionnelles et un cron hebdomadaire de nettoyage des orphelins. Enfin, l'équipe refuse d'automatiser l'email tant qu'un pilote manuel n'a pas validé le canal — une discipline anti-automatisation prématurée assumée.

Le backend tourne sur Node.js/Express 4 avec authentification JWT via Passport, servant un frontend Angular 19 stylé en Tailwind 3, le tout adossé à MySQL 8 (base digi4_prospector). Le moteur d'audit combine Playwright, Lighthouse, l'API Google PageSpeed Insights et le Chrome UX Report pour des mesures de performance réelles plutôt que des estimations. La couche IA est interchangeable par fournisseur — Gemini en option gratuite par défaut, avec bascule vers OpenAI, Anthropic, Groq, Cerebras, OpenRouter ou Mistral — et anonymise systématiquement les données personnelles avant tout appel à l'API gratuite, les réinjectant localement côté Node une fois la réponse reçue. Construit en 29 commits sur environ quatre semaines.