Avec 3,8 millions d’euros, LEADBAY veut réinventer la sales intelligence avec ses modèles d’inférence
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Les outils de prospection commerciale ont construit leur efficacité sur un même socle : profils LinkedIn, offres d’emploi, trafic web, stack technologique, campagnes marketing ou activité sur les réseaux sociaux sont devenus les matières premières de la sales intelligence moderne, mais cette approche laisse de côté une grande partie de l’économie réelle.
Le constat sur lequel repose Leadbay est relativement simple : des millions de PME, artisans, distributeurs ou acteurs locaux produisent peu de données exploitables par les plateformes de sales intelligence classiques. En France, les secteurs du bâtiment, du négoce, de l’hôtellerie ou encore de la distribution reposent essentiellement sur des TPE et PME peu digitalisées. Aux États-Unis, ces mêmes entreprises représenteraient près de 40 % du PIB.
Or les outils de prospection modernes ont été conçus autour d’un internet fortement structuré. Ils excellent pour analyser des entreprises technologiques ou des sociétés disposant d’une forte présence numérique, mais beaucoup moins pour comprendre des tissus économiques locaux où les données restent fragmentées, dispersées dans des registres administratifs, des bases sectorielles ou simplement dans la mémoire des équipes commerciales.
Leadbay tente de contourner cette limite avec des modèles d’inférence propriétaires capables de raisonner à partir de signaux faibles. Là où un outil traditionnel recherche des indices explicites (présence LinkedIn, recrutement actif, technologies utilisées) la plateforme cherche à reconstruire probabilistiquement l’activité d’une entreprise à partir de données très partielles.
L’exemple avancé par la société illustre cette logique, avec un installateur de climatisation indépendant, sans présence numérique significative, qui peut malgré tout être qualifié grâce à des corrélations territoriales, sectorielles ou opérationnelles. L’objectif n’est plus uniquement d’enrichir une base de données commerciale, mais de reconstituer une cartographie économique invisible aux outils SaaS traditionnels.
Cette approche rapproche progressivement la sales intelligence d’une logique de renseignement économique automatisé. Les grands groupes ne cherchent plus seulement des listes de contacts, mais une compréhension fine de leurs marchés locaux, de leurs réseaux de distribution ou de leurs écosystèmes de sous-traitance.
La startup affirme déjà travailler avec plusieurs grands comptes parmi lesquels Saint-Gobain, L’Oréal, Nespresso, Gerflor USA, Fayat USA et Deel. Selon Leadbay, ses clients multiplieraient par trois la taille de leur marché adressable et par deux le nombre de nouveaux clients signés. La société affirme également que 55 % des contrats générés via la plateforme proviennent d’entreprises qui n’auraient pas été identifiées avec les outils habituels.
Au-delà des performances commerciales, le positionnement technologique de Leadbay reflète aussi une évolution plus large du marché de l’intelligence artificielle appliquée aux entreprises. Après plusieurs années dominées par les outils génératifs, une partie de l’écosystème cherche désormais à exploiter l’IA pour reconstruire des couches d’information absentes du web traditionnel.
La plateforme repose ainsi sur plusieurs niveaux d’analyse baptisés “LIGHT”, “INSTANT” et “DEEP”, destinés respectivement à la qualification massive, au traitement temps réel des prospects prioritaires et à l’exploration approfondie de données complexes.
Ce découpage révèle également une préoccupation devenue centrale dans l’économie de l’IA : l’arbitrage entre profondeur analytique, vitesse d’exécution et coût de calcul. Les architectures IA modernes ne sont plus uniquement évaluées sur leur précision, mais aussi sur leur capacité à industrialiser des raisonnements complexes à grande échelle.
Pour accélérer son développement, la startup française annonce une levée de 3,8 millions d’euros auprès de Y Combinator, Rebel Fund, Progressive VC, Bright Data Ventures, Inovexus, Roosh Ventures et Station F, ainsi que plusieurs business angels parmi lesquels Philippe et Alex Bouaziz de Deel et Edouard Mascré de Pennylane.
Fondée par Ludovic Granger et Milan Stankovic, docteur en intelligence artificielle et auteur de plus de soixante publications scientifiques, la société développe une plateforme capable d’identifier et qualifier des entreprises largement invisibles aux outils traditionnels de prospection.
Leadbay prévoit désormais d’ouvrir un bureau à San Francisco afin d’accélérer son développement américain et de recruter plusieurs ingénieurs ainsi que des profils commerciaux. En parallèle, la société annonce un partenariat de recherche avec Sorbonne Université afin d’approfondir les travaux scientifiques liés à ses modèles d’inférence.
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