Comment Nomination opère des millions d'exécutions IA par an, du périphérique au cœur de métier
Référent français de la donnée B2B, 450 000 décideurs et 100 000 entreprises sous suivi. Plutôt que de recruter une équipe IA en interne, Nomination a choisi un modèle hybride : ses experts data restent sur la vérification, Tandem opère les pipelines et agents IA sur n8n en régie continue, à l'échelle du million d'exécutions.
Industrialiser à l'échelle du million, sans diluer la qualité humaine
Nomination a bâti sa réputation sur la vérification humaine de chaque contact, son différenciateur historique face aux bases scrapées automatiquement. Mais le volume entrant, newsletters de nominations, mouvements de dirigeants, mises à jour d'entreprises, croît plus vite que la capacité naturelle d'une équipe manuelle. La question n'était pas de remplacer l'humain, mais d'industrialiser tout ce qui pouvait l'être en amont, à l'échelle de plusieurs millions d'exécutions par an.
Décideurs à maintenir à jour
Un flux entrant (nominations, mouvements de dirigeants, mises à jour entreprises) qui croît plus vite que la capacité d'une équipe manuelle.
D'items à traiter par an
Un volume impossible à absorber à la main sans industrialiser tout ce qui peut l'être en amont de la vérification.
Coûts à maîtriser à l'échelle
À volume massif, chaque centime par exécution compte. Le défi n'est pas de faire tourner l'IA, mais de la faire tourner à coût maîtrisé.
Nomination, ParisNomination
Nomination est l'acteur français de référence sur la donnée B2B. La plateforme suit en continu 450 000 décideurs et 100 000 entreprises, avec une vérification humaine de chaque contact, un différenciateur fort face aux bases scrapées automatiquement.
Les données nourrissent à la fois les outils de prospection de grands comptes et les rubriques « Nominations » des grands médias français. Le maintien de la qualité à grande échelle est l'enjeu central du métier.
Commencer par la périphérie, industrialiser, puis attaquer le cœur de métier
Plutôt que d'embaucher une équipe data engineering interne, Nomination opère un modèle hybride : ses experts data restent sur la vérification et la qualité, là où ils créent la valeur, et Tandem opère en continu les pipelines et agents IA en régie. Le parti pris : démarrer sur des process périphériques pour prouver la robustesse, puis remonter progressivement vers le cœur de métier.
Démarrer par les process périphériques
Premiers pipelines de bout en bout sur des tâches non critiques : enrichissement de bases, recherche d'actualité, identification et matching des nominations. On prouve la robustesse en production avant de toucher au cœur de métier.
Industrialiser à l'échelle sur n8n
Montée en volume jusqu'à plusieurs millions d'exécutions par an. Gestion des erreurs systématisée, monitoring continu, cadencement des traitements massifs pour tenir la charge sans casser la production.
Maîtriser les coûts LLM
Bascule sur des briques déterministes pour tous les cas simples, appels LLM réservés aux cas réellement ambigus, choix des modèles par cas d'usage. Résultat : une facture IA qui reste maîtrisée malgré le volume.
Remonter vers le cœur de métier, recentrer les humains
Extension progressive aux process cœur de métier avec des agents IA spécialisés. Les équipes data internes sont recentrées sur la vérification des flux les plus importants, là où l'humain a le plus de valeur.
Une capacité IA industrialisée à l'échelle, sans embauche interne
Plusieurs millions d'exécutions par an opérées sur n8n en production continue, une série de pipelines et d'agents IA spécialisés couvrant du process périphérique au cœur de métier, des erreurs tenues sous contrôle et des coûts LLM maîtrisés malgré le volume. Les experts data de Nomination restent concentrés sur la vérification, là où ils créent la valeur.
« Notre valeur, c'est la qualité de la donnée et la vérification humaine. L'IA nous aide à tenir le volume, sans transiger sur cette exigence. »
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