01
Déclenchement automatique
Le système se lance seul à heure fixe chaque jour. Aucune intervention humaine, aucun oubli, aucun retard.
Agent IA · Veille automatisée · 2026 · Production
Veille startups automatisée pour investisseurs
Un assistant qui a déjà lu la presse à votre place, chaque matin, sans faute.
Un investisseur ou un analyste qui veut repérer les startups prometteuses doit lire des dizaines d'articles tech chaque jour, trier le bruit, et retenir les rares signaux pertinents. C'est chronophage, ingrat, et le moindre signal raté peut coûter une opportunité d'entrée précoce. Suitstarter automatise entièrement ce travail de lecture et de tri, chaque matin, sans intervention humaine.
Aperçu visuel du parcours d'un article, de la source à la réponse. Chaque étape est explicitée juste en dessous.
Étape 01
Sources tech
Presse & médias spécialisés
Étape 02
Analyse IA
Extraction + score 0–10
Étape 03
Filtrage
Seuil de pertinence
Étape 04
Base vectorielle
Recherche sémantique
Étape 05
Agent conversationnel
Réponse sourcée
01
Le système se lance seul à heure fixe chaque jour. Aucune intervention humaine, aucun oubli, aucun retard.
02
Lecture en parallèle de plusieurs flux d'actualité tech (presse généraliste et médias spécialisés startups) pour récupérer les articles publiés depuis la dernière exécution.
03
Chaque source publie dans son propre format. Une étape de nettoyage ramène tout à une structure unifiée (titre, lien, date, contenu). Invisible, mais c'est ce qui rend la suite fiable.
04
Chaque article est analysé individuellement. L'IA répond à des questions précises (« s'agit-il bien d'une startup en train de lever ? ») et extrait des champs structurés (nom, secteur, stade, pays). Elle attribue un score d'intérêt de 0 à 10, écarte explicitement les géants déjà cotés, et refuse d'inventer une donnée absente du texte.
05
Seuls les articles dépassant un score de pertinence passent à l'étape suivante. Le reste est écarté. Ce filtre transforme un flux brut en signal exploitable.
06
Pour chaque article retenu, le système va chercher le contenu complet de la page d'origine et le nettoie (menus, publicités, mentions légales supprimés) pour ne garder que la matière utile.
07
Le texte propre est transformé en vecteur, une représentation mathématique du sens. Stocké avec ses métadonnées (secteur, score, pays, source) dans une base vectorielle interrogeable par similarité sémantique, pas seulement par mot-clé.
08
L'utilisateur pose ses questions comme à un collègue. L'agent interroge la base, construit la réponse, et (c'est le point crucial) cite systématiquement ses sources. Sans information dans la base, il refuse de répondre plutôt que d'inventer.
Le système n'a pas été livré sur une simple impression que « ça marche ». Il a été évalué rigoureusement sur un échantillon étiqueté manuellement, avec de vraies métriques mesurées. L'agent conversationnel a lui aussi été testé sur une batterie de questions pièges pour vérifier qu'il refuse bien de répondre hors de son domaine et n'invente jamais une fausse information. Cette exigence de fiabilité et de mesure est exactement ce qui sépare un prototype amusant d'un outil réellement utilisable en production.
100%
Précision sur la détection d'opportunités
97%
Exactitude globale du pipeline
0
Hallucination tolérée. Citation systématique des sources
Le chatbot interroge la base vectorielle, sélectionne les passages pertinents, et construit une réponse en citant ses sources. S'il n'a pas l'information, il refuse, pas d'invention.
Question utilisateur
« Quelles startups françaises en cybersécurité ont levé des fonds cette semaine, et lesquelles ont le meilleur potentiel ? »
Base vectorielle · recherche sémantique
Réponse sourcée
2 startups identifiées cette semaine, par score décroissant :
Sources citées · Refus de répondre si l'information n'est pas dans la base.
Le même socle (collecte automatisée, extraction structurée par LLM, base vectorielle, agent conversationnel sourcé) s'adapte à une multitude de besoins métiers concrets.
Surveiller automatiquement un secteur, un concurrent, ou une thématique, sans qu'un analyste lise manuellement la presse chaque matin.
Classer, prioriser et router des flux (emails, tickets, articles, signalements) selon des règles métier précises et mesurables, avec des décisions explicables.
Un chatbot nourri par vos propres documents (procédures, base produit, FAQ) qui répond aux clients ou aux équipes, avec citations, sans inventer.
Discutons de votre cas : veille, automatisation, ou chatbot interne nourri par vos documents.
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