Analyse d’entreprise alimentée par l’IA et export Google Sheets

Ce flux de travail IA analyse en profondeur toute entreprise en recherchant des données et documents publics, couvrant marché, équipe, produits, investissements, et plus encore. Il synthétise les résultats dans un rapport structuré et exporte automatiquement les résultats vers une feuille Google Sheet pour une utilisation ultérieure. Idéal pour les équipes de vente, marketing et recherche d’investissement.

Comment fonctionne le Flux IA - Analyse d’entreprise alimentée par l’IA et export Google Sheets

Flux

Comment fonctionne le Flux IA

Saisie de l’utilisateur et accueil.
L’utilisateur fournit le nom d’une entreprise à analyser. Le flux accueille l’utilisateur et collecte d’éventuels fichiers pertinents.
Collecte de données & recherche.
Des agents IA recherchent sur Google et extraient des informations depuis les pages web pertinentes et les documents téléchargés. Des outils de recherche additionnels comme Arxiv sont disponibles.
Analyse automatisée de l’entreprise.
Le flux analyse les aspects clés tels que la vue d’ensemble de l’entreprise, le marché, les produits, l’équipe, la concurrence, les investissements, la stratégie de commercialisation, l’économie et l’impact climatique grâce à l’IA.
Génération du rapport structuré.
Toutes les conclusions sont synthétisées dans un rapport d’entreprise structuré et multi-sections. Les données sont analysées et organisées pour l’export.
Export vers Google Sheets.
L’analyse finale de l’entreprise est automatiquement exportée vers une feuille Google Sheet pour partage, suivi ou traitement complémentaire.

Prompts utilisés dans ce flux

Prompt

Un modèle de prompt qui transmet simplement l’entrée comme titre.

# {input}

Prompt

Un modèle de prompt qui crée un titre avec 'L’entreprise' et inclut l’entrée.

## L’entreprise
{input}

Entreprise

Prompt pour extraire la vue d’ensemble, l’historique et les réalisations de l’entreprise, avec sources.

Given the company name in the input, Extract the following data about company.

- About the company (Short Overview of what the company does)
- Company History (short history in bulletpoints)
- Notable Achievements (Description of key achievements or the company, awards won, articles and press mentions in respected media, etc ) - with links to source

Don't use abbreviations

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COMPANY NAME: 
{input}
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Internal documents:
{context} 
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Problème & Solution

Prompt pour extraire le problème et la solution de l’entreprise.

Given the company name in the input, Extract the following data about company.

- Problem (Simple description of the problem that the company identified and aims to solve.)
- Solution (High level description of the solution that the company built or is building)


Don't use abbreviations
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COMPANY NAME: 
{input}
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Internal documents:
{context} 
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Marché

Prompt pour extraire le marché cible, les opportunités et la concurrence.

Given the company name in the input, Extract the following data about company.

- Segment, Focus (who is target customer of the company)
- Point out what is target Market for company, 
- market background, 
- market size
- market opportunities
- Competition (Who are the key companies that seem to be competing on the same market or for the same use cases.  Describe the competitor, their size, revenue and funding raised. Identify top market leaders for their market segment)


Don't use abbreviations
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COMPANY NAME: 
{input}
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Internal documents:
{context} 
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Équipe juste liste

Prompt pour extraire une liste des membres de l’équipe et leurs rôles en recherchant en ligne.

Given the company name in the input, Extract the following data about company.

based on the company, search in google and look to the content of urls and find the team members in the company
list the name of all team members and their role in the company.

do this for 1 or 2 important individuals in the company

Don't use abbreviations
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COMPANY NAME: 
{input}
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Internal documents:
{context} 
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Produit & alternatif

Prompt pour extraire les produits de l’entreprise, les alternatives et les avantages concurrentiels.

Given the company name in the input, Extract the following data about company.

- Main company products or services (Describe key elements and features of the product proposition.)
- Product alternatives and competitors (with links to websites of alternative services and products to input company)
- list advantages against competitors

Don't use abbreviations
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COMPANY NAME: 
{input}
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Internal documents:
{context} 
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investissement

Prompt pour extraire les détails d’investissement et de levées de fonds d’une entreprise.

Given the company name in the input, Extract the following data about company.

- Funding raised to date (Amount, who were the investors)
- if investors identified, for each investor make short summary of their investment portfolio, find link to their website
- Fundraising Details (How much did the company raise in previous rounds to date and in how many rounds. Did the company secure non-dilutive funding, grants or tenders?) 
- Existing/upcoming funding round, How much is the company raising? What is the expected valuation?

Don't use abbreviations
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COMPANY NAME: 
{input}
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Internal documents:
{context} 
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Économie

Prompt pour extraire les données d’économie unitaire, de revenus et de traction.

Given the company name in the input, Extract the following data about company.

- Unit economics and Cost Break-down (What are the top cost drivers per unit of product once the product goes live and after it scales (e.g. 3-5 years later). What is the cost break-down for competitors?)
-  Revenue (in case the company is generating revenue, show here the key numbers to date and also show revenue projection of the company for the next 3-5 years.)
- Traction (Mention key notable traction based milestones achieved so far (pilot projects, partnership agreements, etc).)

Don't use abbreviations
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COMPANY NAME: 
{input}
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Internal documents:
{context} 
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GoToMarket

Prompt pour extraire la stratégie de commercialisation, le modèle économique et le timing.

Given the company name in the input, Extract the following data about company.

- Technology Readiness Level (TRL)
- Go to market/Distribution strategy (What is the go to market strategy? How does the company (plan to)  to get customers?)
- Business Model (Explain how the company plans to generate revenue, what is their pricing model and what are their costs (customer acquisition costs, etc).)
- Timing (Describe if the company has the right timing (or not). Are there any market shifts happening that might massively help the company grow and scale? )


Don't use abbreviations
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COMPANY NAME: 
{input}
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Internal documents:
{context} 
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Climat

Prompt pour extraire l’impact de l’entreprise sur le climat, notamment concernant les émissions de gaz à effet de serre.

Given the company name in the input, Extract the following data about company.

-  Impact on Climate (Does the company have a direct impact on lowering greenhouse gas emissions? Describe a way how the impact is achieved)


Don't use abbreviations
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COMPANY NAME: 
{input}
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Internal documents:
{context} 
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Scalabilité

Prompt pour extraire la scalabilité, la défendabilité et les principaux risques concernant l’entreprise.

Given the company name in the input, Extract the following data about company.

- Scalability (Is the company scalable globally and how hard/easy do we expect it to be?)
- Defensibility (Is the business of the company defensible and why?)
- Key Risks (Describe key risks of the company.)

Don't use abbreviations
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COMPANY NAME: 
{input}
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Internal documents:
{context} 
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Composants utilisés dans ce flux

Voici une liste complète de tous les composants utilisés dans ce flux pour atteindre sa fonctionnalité. Les composants sont les éléments de base de chaque Flux IA. Ils vous permettent de créer des interactions complexes et d'automatiser des tâches en connectant diverses fonctionnalités. Chaque composant sert un objectif spécifique, comme la gestion des entrées utilisateur, le traitement de données ou l'intégration avec des services externes.

Entrée de Chat

Le composant Entrée de Chat dans FlowHunt initie les interactions utilisateur en capturant les messages depuis le Playground. Il sert de point de départ pour les flux, permettant au workflow de traiter aussi bien des entrées textuelles que des fichiers.

Voir Entrée de Chat

Widget de Message

Le composant Widget de Message affiche des messages personnalisés dans votre workflow. Idéal pour accueillir les utilisateurs, fournir des instructions ou afficher toute information importante, il prend en charge la mise en forme Markdown et peut être configuré pour n'apparaître qu'une seule fois par session.

Voir Widget de Message

Sortie de Chat

Découvrez le composant Chat Output dans FlowHunt — finalisez les réponses du chatbot avec des sorties flexibles et multiples. Essentiel pour une finalisation fluide des flux et la création de chatbots IA avancés et interactifs.

Voir Sortie de Chat

Composant Prompt dans FlowHunt

Découvrez comment le composant Prompt de FlowHunt vous permet de définir le rôle et le comportement de votre bot IA, garantissant des réponses pertinentes et personnalisées. Personnalisez les prompts et modèles pour des flux de chatbot efficaces et sensibles au contexte.

Voir Composant Prompt dans FlowHunt

Tâche Autogérée

Le composant Tâche Autogérée permet aux utilisateurs de définir et d'exécuter des tâches autonomes au sein d'un flux de travail. Spécifiez une description claire de la tâche, le résultat attendu et attribuez un agent pour gérer l'exécution — idéal pour créer une automatisation structurée et hiérarchique dans vos processus.

Voir Tâche Autogérée

Équipe Autogérée

Débloquez une collaboration avancée dans FlowHunt avec le composant Équipe Autogérée. Coordonnez plusieurs agents IA sous la supervision d’un agent gestionnaire pour gérer de manière autonome des flux de travail complexes et des tâches hiérarchiques, maximisant ainsi l’efficacité et l’évolutivité.

Voir Équipe Autogérée

Agent IA

Le composant Agent IA dans FlowHunt apporte à vos workflows des capacités de prise de décision autonome et d'utilisation d'outils. Il exploite des grands modèles de langage et se connecte à divers outils pour résoudre des tâches, poursuivre des objectifs et fournir des réponses intelligentes. Idéal pour créer des automatisations avancées et des solutions IA interactives.

Voir Agent IA

LLM OpenAI

FlowHunt prend en charge des dizaines de modèles de génération de texte, y compris ceux d’OpenAI. Voici comment utiliser ChatGPT dans vos outils IA et chatbots.

Voir LLM OpenAI

LLM Gemini

FlowHunt prend en charge des dizaines de modèles d'IA, y compris Google Gemini. Découvrez comment utiliser Gemini dans vos outils d'IA et chatbots, passer d'un modèle à l'autre et contrôler les paramètres avancés comme les tokens et la température.

Voir LLM Gemini

Composant GoogleSearch

Le composant GoogleSearch de FlowHunt améliore la précision des chatbots grâce au Retrieval-Augmented Generation (RAG) pour accéder à des connaissances à jour depuis Google. Contrôlez les résultats avec des options comme la langue, le pays et les préfixes de requête pour des réponses précises et pertinentes.

Voir Composant GoogleSearch

Récupérateur d'URL

Débloquez le contenu web dans vos flux de travail avec le composant Récupérateur d'URL. Extrayez et traitez sans effort le texte et les métadonnées de n'importe quelle liste d'URL—including articles web, documents, et plus encore. Prend en charge des options avancées comme l'OCR pour les images, l'extraction sélective de métadonnées et une mise en cache personnalisable, ce qui en fait l'outil idéal pour créer des flux et automatisations IA riches en connaissances.

Voir Récupérateur d'URL

Créer des données

Le composant Créer des données vous permet de générer dynamiquement des enregistrements de données structurées avec un nombre de champs personnalisable. Idéal pour les workflows nécessitant la création à la volée de nouveaux objets de données, il prend en charge la configuration flexible des champs et l'intégration transparente avec d'autres étapes d'automatisation.

Voir Créer des données

Analyser les données

Le composant Analyser les données transforme les données structurées en texte brut à l'aide de modèles personnalisables. Il permet un formatage flexible et la conversion des entrées de données pour une utilisation ultérieure dans votre flux de travail, aidant à standardiser ou à préparer les informations pour les composants en aval.

Voir Analyser les données

Créer une feuille Google

Générez facilement de nouvelles feuilles Google Sheets directement dans votre flux de travail. Le composant Créer une feuille Google vous permet de saisir des données structurées et de créer instantanément des tableurs, facilitant ainsi l’automatisation de la collecte de données, des rapports ou le partage des résultats. Intégrez-le avec d’autres composants pour optimiser vos tâches professionnelles et de productivité.

Voir Créer une feuille Google

Outil ArXiv

Discutez sans effort avec 2,4 millions d'articles scientifiques grâce à l'Outil ArXiv de FlowHunt et à ses Agents IA. Révolutionnez votre recherche en obtenant des réponses concises issues de la base de données ArXiv et améliorez votre chatbot avec des flux personnalisables.

Voir Outil ArXiv

Description du flux

Objectif et avantages

Description lisible par l’humain du flux de travail

Vue d’ensemble

Ce flux de travail est conçu pour automatiser et industrialiser le processus d’analyse d’entreprise, en particulier pour les startups ou les sociétés en phase de recherche ou d’investissement. Il exploite des agents IA, de l’ingénierie de prompts, la recherche web, la récupération de données et l’export structuré vers Google Sheets. Le flux prend le nom d’une entreprise en entrée et recueille, analyse et structure systématiquement un large éventail d’informations sur celle-ci à partir de sources publiques et de documents téléchargés.

Déroulement étape par étape

1. Interaction utilisateur & collecte des données

  • Démarrage utilisateur : Lorsqu’un utilisateur ouvre le chat ou le playground, un message de bienvenue s’affiche, expliquant les capacités de l’outil et invitant à saisir le nom d’une entreprise.
  • Interface de saisie : L’utilisateur entre le nom de l’entreprise (et peut éventuellement télécharger des documents) via le composant de saisie du chat.

2. Collecte d’informations

  • Modèles de prompt : Le flux utilise plusieurs modèles de prompt, chacun étant conçu pour extraire un aspect spécifique de l’information sur l’entreprise, tels que :

    • Vue d’ensemble et historique de l’entreprise
    • Problématique et solution adressées par l’entreprise
    • Analyse de marché (cible, taille, concurrence)
    • Structure de l’équipe et membres clés
    • Produits & services, alternatives et avantages concurrentiels
    • Détails sur le financement et les investissements
    • Stratégie de commercialisation, modèle économique, timing
    • Économie, structure de coûts, revenus, traction
    • Impact climatique
    • Scalabilité, défendabilité et risques

  • Données contextuelles : Les fichiers téléchargés (ex : présentations, pitch decks) sont traités et leur contenu est utilisé comme contexte supplémentaire pour améliorer la précision de l’analyse.

  • Recherche web automatisée : Des agents IA utilisent Google Search pour trouver des informations publiques, actualités et profils liés à l’entreprise. Ils récupèrent et traitent également le contenu des URL trouvées.

3. Agents IA & automatisation des tâches

  • Tâches et équipes auto-gérées : Des tâches sont définies pour chaque domaine d’analyse, précisant le résultat attendu (ex : “Rapport détaillé de l’entreprise fournissant les données requises”).
  • Équipes hiérarchiques : Des groupes d’agents IA (équipes) sont gérés par un agent manager et un modèle de langage (LLM, ex. OpenAI GPT-4o-mini), et sont responsables de l’exécution parallèle des tâches analytiques, permettant ainsi scalabilité et rapidité.
  • Spécialisation des agents : Certains agents ont des missions spécifiques, comme la recherche sur les membres de l’équipe ou l’analyse critique de données d’entreprise.

4. Structuration des données

  • Agrégation des données : Les sorties de chaque prompt d’analyse sont collectées et mappées dans des champs structurés à l’aide d’un composant “Créer des données”. Chaque champ correspond à une catégorie analytique (voir tableau ci-dessous).
ChampDescription
L’entreprisePrésentation, histoire, réalisations
Problème & SolutionProblème traité, description de la solution
MarchéSegment cible, taille de marché, concurrence
ÉquipeListe et rôles des membres clés
Produits et ServicesProduits/services principaux, alternatives
InvestissementsDétails de financement, investisseurs, levées
Go To MarketDistribution, modèle économique, timing
ÉconomieStructure de coûts, revenus, traction
Impact ClimatImpact environnemental
Scalabilité, Risques…Scalabilité, risques, défendabilité
  • Analyse pour la sortie : Les données structurées sont ensuite analysées pour obtenir un texte clair, prêt à être affiché ou exploité.

5. Export & automatisation

  • Automatisation Google Sheets : Un agent IA (avec un profil “expert Google Sheets”) prend les données structurées et génère automatiquement un fichier Google Sheets, facilitant ainsi l’export, le partage et l’analyse des résultats dans un format familier.

  • Affichage des résultats : Le résultat final, incluant les liens vers la feuille Google Sheets générée et les résumés, est affiché dans l’interface du chat.

Pourquoi ce flux est utile pour industrialiser et automatiser l’analyse d’entreprise

  • Exécution parallèle des tâches : En découpant l’analyse en prompts modulaires et en les déléguant à des équipes d’agents IA, le flux peut analyser plusieurs entreprises ou plusieurs aspects en parallèle, réduisant considérablement l’effort manuel et le délai de traitement.

  • Sorties cohérentes et complètes : L’utilisation de prompts structurés garantit que chaque analyse est complète et couvre tous les aspects clés, réduisant les oublis ou les biais subjectifs.

  • Collecte dynamique des données : Grâce à la recherche web et à la récupération de documents, le système accède en permanence aux informations publiques les plus récentes, en complément des documents internes.

  • Export transparent : La génération automatisée de fichiers Google Sheets permet de passer facilement à l’analyse de lots et à l’intégration dans les workflows existants (reporting, évaluation d’investissement, due diligence…).

  • Modulable & extensible : De nouveaux axes d’analyse peuvent être ajoutés facilement en créant de nouveaux prompts et tâches, ce qui rend le système flexible face à l’évolution des besoins.

Exemples d’utilisation

  • Venture Capital & sourcing startups : Analyse rapide de centaines de startups pour le screening d’investissement.
  • Conseil & études de marché : Production de profils d’entreprise cohérents pour des clients.
  • Veille concurrentielle : Suivi de concurrents sur de multiples dimensions analytiques.
  • Gestion de portefeuille : Mise à jour et maintien de fiches structurées sur les sociétés du portefeuille.

Tableau récapitulatif : principaux composants et leur rôle

ComposantRôle
Saisie/Sortie ChatInteraction utilisateur, saisie et restitution
Message WidgetMessage d’accueil et d’orientation
Modèles de promptExtraction structurée de l’information
Récupérateurs fichiers/URLAjout de contexte à partir du web ou de fichiers
Agents IAExécution des tâches de recherche et d’analyse
Équipes auto-géréesOrganisation des agents pour une exécution scalable
Créer des donnéesAgrégation des résultats dans un format structuré
Export Google SheetsAutomatisation de l’export des résultats

En résumé

Ce flux transforme une tâche d’analyse d’entreprise manuelle et chronophage en un processus automatisé, scalable et hautement répétable. En combinant recherche IA, prompts structurés et export transparent des données, il permet de générer des fiches d’entreprise riches et exploitables avec un minimum d’efforts. C’est un atout majeur pour toute organisation devant traiter rapidement et systématiquement de grands volumes de données sur des sociétés.

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