Un agent IA sait coder, raisonner, appeler des API. Mais il y a une chose qu'il fait encore mal : utiliser Internet comme un humain. Demande-lui d'aller chercher des informations sur un site, et il tombe sur un bandeau de cookies, un captcha ou une détection de robot. Il se fait éjecter en deux secondes.
Dans la vidéo, on règle ce problème avec BrowserAct, un service qui donne à l'agent un vrai navigateur, et on l'applique à un cas très concret : la prospection commerciale. On part d'un dossier vide, et on termine avec un agent qui trouve des entreprises locales sur Google Maps, juge si leur site est dépassé, et sort une liste de 123 prospects avec une interface pour les visualiser.
À noter : le lien vers BrowserAct dans la description de la vidéo est un lien personnalisé.
La démo commence par l'échec. On demande à l'agent d'aller chercher des entreprises sur Google Maps, et il se fait bloquer. Les sites modernes détectent les navigateurs automatisés et leur ferment la porte.
C'est une limite importante des agents : une grande partie de l'information utile n'est accessible que via un navigateur, derrière des protections pensées contre les robots.
BrowserAct fournit à l'agent un navigateur avec :
- des mécanismes anti-détection ;
- une gestion des captchas ;
- des sessions isolées en parallèle.
L'installation se fait en une commande, avec l'outil browser-act et Skill Forge.
C'est la partie la plus intéressante techniquement. Plutôt que d'écrire à la main un script pour Google Maps, on laisse l'agent créer son propre skill avec Skill Forge.
Le processus :
- l'agent explore Google Maps avec le navigateur ;
- il génère un skill qui décrit comment en extraire les informations ;
- il teste ce skill tout seul ;
- il le corrige quand quelque chose ne marche pas.
On retrouve un principe qui revient souvent sur la chaîne : un agent qui se crée ses propres outils, puis les vérifie, gagne en fiabilité par rapport à un agent qui improvise à chaque fois.
Une fois le skill prêt, le vrai test. L'agent extrait pour chaque entreprise locale :
- son nom ;
- son téléphone ;
- son site web.
Et il juge si ce site est dépassé, ce qui en fait un prospect intéressant pour quelqu'un qui propose de refaire des sites. Résultat : 123 prospects en quelques minutes.
Deuxième étape : l'agent visite les sites des entreprises pour y récupérer une adresse email de contact.
Ensuite, une interface web générée par Claude Code liste tous les prospects, pour les consulter facilement.
Dernière étape : faire tourner l'agent en boucle, avec /loop ou une tâche programmée, pour que la liste de prospects s'alimente régulièrement sans intervention.
La démonstration technique est impressionnante. Mais avant de lancer ce genre d'agent sur un vrai marché, il faut regarder le cadre juridique, surtout en France et en Europe. Quelques repères généraux, qui ne remplacent pas un avis juridique :
Les conditions d'utilisation des sites. Beaucoup de plateformes, dont les grands services de cartographie, encadrent ou interdisent l'extraction automatisée de leurs données. Contourner une détection de robot peut aussi poser problème au regard de ces conditions. Lis-les avant de te lancer.
Le RGPD. Un nom, un numéro de téléphone ou une adresse email qui permettent d'identifier une personne sont des données personnelles, y compris dans un contexte professionnel. Les collecter implique de respecter le RGPD : une finalité claire, la minimisation des données, une durée de conservation limitée, et l'information des personnes concernées.
La prospection par email. En France, la CNIL admet la prospection par email entre professionnels sans consentement préalable à condition que le message soit en rapport avec l'activité professionnelle de la personne, qu'elle soit informée de l'utilisation de son adresse et qu'elle puisse s'y opposer facilement. Pour les particuliers, le consentement préalable est la règle, sauf exceptions (notamment pour des clients existants et des produits analogues).
Le bon sens commercial. Un email de masse envoyé à 123 entreprises trouvées automatiquement a peu de chances de fonctionner s'il n'est pas personnalisé. L'agent sert à trouver et qualifier ; le contact, lui, gagne à rester humain.
La même mécanique (un navigateur fiable, un skill forgé par l'agent, une boucle programmée) s'applique à bien d'autres tâches répétitives :
- surveiller des prix ou des disponibilités sur des sites qui n'ont pas d'API ;
- suivre des appels d'offres publiés sur des portails ;
- vérifier régulièrement ton propre site : pages cassées, formulaires, temps de chargement.
- Le navigateur est souvent le maillon faible des agents : un outil dédié change ce qu'ils peuvent accomplir.
- Laisser l'agent forger et tester ses propres skills est une méthode puissante et réutilisable.
- Découper en étapes (extraction, qualification, enrichissement, interface, automatisation) rend le projet lisible et testable.
- La technique n'exonère pas du cadre légal : conditions d'utilisation, RGPD et règles de prospection s'appliquent à un agent comme à un humain.
- Problème : les agents se font bloquer par les protections anti-robots.
- Solution : BrowserAct, un navigateur anti-détection avec sessions parallèles.
- Méthode : l'agent forge, teste et corrige son propre skill Google Maps avec Skill Forge.
- Résultat : 123 prospects (nom, téléphone, site), enrichis d'emails quand le site en fournit, une interface web, et une exécution automatisée.
- À vérifier : conditions d'utilisation, RGPD et règles de prospection avant tout usage réel.
