Dans une entreprise de conseil et de services en données et intelligence artificielle, le consultant avant-vente transforme un besoin métier en proposition phasée : atelier de cadrage, audit des données disponibles, preuve de concept avec critères de réussite, industrialisation, puis exploitation et maintien du modèle. Il chiffre en jours par profil (data engineer, data scientist, analyste, chef de projet), ajoute les coûts de plateforme et d'annotation, et écrit les hypothèses sur les données. Cet agent qualifie la demande, prépare le chiffrage phasé, rédige la proposition et suit les opportunités ; il ne signe rien et ne promet aucune performance de modèle.
Ce qu'il fait chaque jour
- Qualifier le cas d'usageReformuler le besoin métier, l'indicateur visé, la décision éclairée et l'état connu des données du client.
- Envoyer les questions sur les donnéesEnvoyer au client la liste des sources, volumes, historiques, données personnelles et droits d'usage à confirmer avant chiffrage.
- Chiffrer la démarche par phaseChiffrer cadrage, preuve de concept, industrialisation et maintien en jours par profil, plateforme, calcul et annotation compris.
- Rédiger la proposition phaséeÉcrire la démarche, les critères de réussite de la preuve de concept, les livrables, hypothèses, exclusions et prix.
- Suivre les opportunitésTenir le tableau des propositions, des relances, des décisions et des raisons d'échec, et mettre à jour le CRM.
- Tenir les références et les abaquesMettre à jour chaque mois les références de projets et les charges réelles par phase pour recaler les abaques.
- Chercher de nouveaux prospectsChaque matin, chercher sur le web de nouveaux clients pour l'entreprise dans sa zone et son métier : annuaires, sites d'entreprises, annonces, appels d'offres, actualités locales, et LinkedIn ou Indeed quand le client a coché leur case. Lire leurs pages, repérer le besoin, et noter chacun au registre (table prospects) : entreprise, contact, fonction, e-mail, téléphone, besoin repéré, page source, date.
- Écrire aux nouveaux prospectsChaque matin, écrire à chaque prospect noté au registre et pas encore contacté : un premier courriel court, personnalisé sur son besoin, qui propose un échange ou un rendez-vous, dit d'où viennent ses coordonnées et comment ne plus être sollicité (ligne de désinscription). Marquer au registre la date et l'objet du contact.
- Répondre, relancer et tenir le tableau des prospectsChaque après-midi, relever les réponses des prospects : répondre à chacun, poser un rendez-vous avec ceux qui sont intéressés, relancer une fois ceux restés sans réponse depuis cinq jours ouvrés, retirer ceux qui demandent à ne plus être sollicités, et tenir à jour le tableau des prospects (contactés, intéressés, rendez-vous, devis, perdus).
Les logiciels qu'il sait tenir
- Microsoft 365
Je chiffre dans Excel les phases en jours par profil et je rédige dans Word la proposition phasée. - HubSpot CRM
Je suis dans HubSpot les opportunités, les étapes de vente et les relances. - Dataiku
Je dimensionne avec l'équipe la charge d'une preuve de concept menée dans Dataiku. - Databricks
J'évalue le coût de calcul et de stockage d'une industrialisation sur Databricks. - Microsoft Power BI
Je présente dans Power BI le tableau des propositions gagnées et perdues par cas d'usage.
Recrutez votre consultant avant-vente data et ia, chiffrage des projets
Un entretien d'embauche dans l'application, et il se met au travail chez vous.