HubSpot Agent Builder : 7 agents pour automatiser son marketing B2B

Segmenter une base de contact, préparer une campagne, personnaliser un nurturing ou analyser des performances : ces tâches mobilisent encore beaucoup de temps dans les équipes marketing. Avec Agent Builder, HubSpot pousse plus loin l'intégration de l'IA au CRM en permettant de créer des agents capables d’exploiter les données, de produire des résultats et d’exécuter des actions selon les processus définis par l’entreprise. Ces agents peuvent intervenir directement dans l’environnement HubSpot et s’appuyer sur les données déjà présentes dans le CRM. Pour une équipe marketing, l’enjeu est surtout de savoir sur quels processus les utiliser en priorité. Dans cet article, nous avons sélectionné 7 agents IA à créer avec HubSpot Agent Builder pour automatiser des tâches marketing concrètes et répétitives.

Qu’est-ce que HubSpot Agent Builder et comment fonctionne-t-il ?

HubSpot Agent Builder est l’environnement de création d’agents IA personnalisés intégré à HubSpot. Il permet de définir une mission précise, les données auxquelles l’agent peut accéder, les connaissances qu’il doit utiliser et les actions qu’il est autorisé à réaliser.

La construction d’un agent repose sur quatre éléments principaux :

• Les instructions, qui définissent son rôle, son objectif, la méthode à suivre et le résultat attendu
• Les actions, comme lire ou modifier des données CRM, générer un contenu ou utiliser certaines fonctionnalités HubSpot
• Les connaissances, qui apportent le contexte nécessaire à l’agent (documents internes, directives de marque, profil de client idéal, données CRM)
• Les entrées, qui correspondent aux informations fournies à chaque exécution, comme une fiche contact, une entreprise, un sujet de contenu ou un brief de campagne

Pour une équipe marketing, cette configuration permet par exemple de créer un agent chargé d’analyser un contact, de consulter son historique dans le CRM et de produire une recommandation adaptée à son profil. Le même agent peut ensuite être utilisé ponctuellement ou intégré à une automatisation pour traiter un volume plus important de données.

Quelle est la différence entre Agent Builder, Agent Hub et Breeze Assistant ?

Ces trois fonctionnalités sont liées, mais elles n’ont pas le même rôle dans HubSpot.

Agent Hub est l’espace depuis lequel les équipes retrouvent et gèrent leurs agents. Il centralise notamment les agents disponibles, leurs résultats ainsi que le contexte utilisé par l’IA.

Agent Builder intervient au moment de la conception. C’est ici que vous paramétrez les instructions, les actions, les connaissances et les données nécessaires au fonctionnement d’un agent personnalisé.

Breeze Assistant est l’assistant IA de HubSpot. Il peut notamment accompagner la création d’un agent à partir d’une demande formulée en langage naturel. Vous pouvez lui expliquer le processus que vous souhaitez automatiser et vous appuyer sur ses propositions pour préparer la configuration de l’agent.

Dans la pratique, une équipe marketing peut donc partir d’un besoin comme “analyser les nouveaux leads entrants et identifier leur principal sujet d’intérêt”, puis construire l’agent correspondant dans Agent Builder et le retrouver ensuite dans Agent Hub.

Que peut faire un agent IA créé avec HubSpot Agent Builder ?

Un agent créé avec HubSpot Agent Builder peut analyser des données, générer un résultat et effectuer des actions selon les accès qui lui sont accordés.

En marketing, il peut consulter les informations d’un contact ou d’une entreprise, les comparer à des critères définis par l’équipe, puis produire une analyse ou mettre à jour le CRM. Un agent de qualification peut ainsi étudier les propriétés d’un nouveau contact, lui attribuer une catégorie et transmettre cette information à la segmentation ou à la suite du parcours marketing.

Son champ d’action dépend des instructions, des sources de données et des permissions définies lors de sa configuration.

Quelle est la différence entre un agent IA et un workflow HubSpot ?

Les workflows HubSpot sont adaptés aux processus dont les règles sont connues à l’avance : lorsque les critères définis sont remplis, HubSpot exécute les actions configurées.

Un agent IA intervient lorsqu’une étape demande d’interpréter des informations dont le contenu peut varier. Il applique ses instructions au contexte disponible à chaque exécution pour produire le résultat attendu.

Après le téléchargement d’un livre blanc, un workflow peut inscrire automatiquement un contact dans une séquence de nurturing. Si la suite du parcours dépend de son profil, de son entreprise ou de son niveau d’engagement, un agent peut analyser ces informations et proposer le message ou le parcours le plus adapté.

Les workflows et les agents peuvent aussi être utilisés ensemble. Le workflow déclenche les différentes étapes au bon moment, tandis que l’agent prend en charge celles qui demandent une analyse ou la génération d’un résultat. Par exemple, un workflow peut détecter l’arrivée d’un nouveau lead, puis faire appel à un agent pour analyser son profil et lui attribuer une catégorie marketing.

Pourquoi utiliser HubSpot Agent Builder pour automatiser ses tâches marketing ?

Les équipes marketing gèrent de nombreux processus qui demandent de manipuler des données, de produire du contenu ou de prendre des décisions à partir d’informations présentes dans le CRM. Une partie de ce travail peut être confiée à des agents IA lorsqu’elle suit des règles précises et se répète régulièrement.

Agent Builder permet de créer ces agents directement dans HubSpot, avec accès aux données et aux ressources nécessaires à leur mission. Ils peuvent ensuite utiliser une fiche CRM comme entrée ou être intégrés à un workflow pour traiter les mêmes tâches à plus grande échelle.

Quelles tâches marketing peut-on confier à un agent IA ?

Un agent IA peut intervenir sur des tâches qui demandent d’analyser plusieurs informations avant de produire un résultat. En marketing, cela peut concerner la segmentation de contacts, le contrôle d’une campagne, le recyclage de contenus ou encore l’analyse de performances.

Son efficacité dépend du cadre qu’on lui donne. Il faut préciser les données qu’il peut utiliser, la tâche qu’il doit réaliser et le résultat attendu.

Le plus simple est donc de partir d’un processus déjà bien identifié dans l’équipe. Si la tâche revient souvent, repose sur des règles claires et s’appuie sur des données disponibles dans HubSpot, elle peut être un bon point de départ pour créer un agent.

Quels bénéfices les agents IA peuvent-ils apporter à une équipe marketing ?

Pour une équipe marketing, l’intérêt se joue surtout sur le temps gagné et la capacité à traiter davantage de données sans alourdir les opérations quotidiennes.

Un agent peut répéter la même analyse sur des dizaines ou des centaines de contacts, entreprises ou campagnes. Il applique les mêmes consignes à chaque fois et évite aux équipes de reprendre manuellement des tâches qui suivent déjà un cadre défini. Il peut aussi aider à mieux exploiter les données présentes dans HubSpot. Au lieu de consulter plusieurs propriétés CRM ou historiques d’activité pour tirer une conclusion, l’agent peut regrouper ces informations et restituer directement une analyse exploitable.

Lorsqu’il est intégré à un workflow, ce fonctionnement peut être appliqué automatiquement à chaque fiche qui répond aux critères définis. L’équipe garde la main sur les règles, les données utilisées et les actions autorisées.

Quels sont les 7 agents IA à créer avec HubSpot Agent Builder pour son marketing ?

Les possibilités sont nombreuses, mais certains cas d’usage sont plus faciles à mettre en place et à relier aux processus déjà présents dans HubSpot. Voici sept agents qui peuvent répondre à des besoins courants des équipes marketing.

1. Comment créer un agent IA pour segmenter automatiquement sa base de contacts ?

La segmentation d’une base CRM repose souvent sur plusieurs critères : fonction, taille d’entreprise, secteur, niveau d’engagement ou contenus consultés. Un agent peut analyser ces données pour classer les contacts selon les règles définies par l’équipe marketing.

Il peut identifier les profils prioritaires, distinguer plusieurs typologies d’acheteurs ou repérer les leads intéressés par une offre précise.

La catégorie attribuée peut ensuite être enregistrée dans HubSpot et utilisée dans des listes, des workflows ou des campagnes.

2. Comment créer un agent IA pour personnaliser ses campagnes de nurturing ?

Les campagnes de nurturing suivent souvent des scénarios définis à l’avance. Un agent IA permet d’ajouter plus de personnalisation en tenant compte du profil, de l’entreprise, des contenus consultés ou du niveau d’engagement du contact.

Deux leads inscrits dans le même workflow peuvent ainsi recevoir des messages différents selon leur contexte. L’agent peut proposer un angle, générer un contenu personnalisé ou orienter le contact vers un parcours plus adapté.

Le workflow continue de gérer le déclenchement et le rythme de la campagne. L’agent, lui, intervient sur la personnalisation du message à partir des données disponibles dans HubSpot.

3. Comment créer un agent IA pour préparer une campagne marketing à partir d’un brief ?

Un brief de campagne contient souvent les mêmes éléments : cible, objectif, offre, messages clés, canal, tonalité et CTA. À partir de cette base, un agent peut préparer une première version des contenus nécessaires à la campagne.

On peut lui demander de proposer plusieurs angles d’accroche, rédiger un email, préparer le texte d’une landing page ou décliner un même message selon les canaux utilisés.

L’équipe marketing garde ensuite la main sur la validation et les ajustements. L’intérêt est surtout de gagner du temps sur la préparation, sans repartir d’une page blanche à chaque nouvelle campagne.

4. Comment créer un agent IA pour recycler ses contenus marketing ?

Un webinar, un cas client ou un article peut servir de base à plusieurs contenus. L’agent peut reprendre les informations clés et les adapter à différents formats : post LinkedIn, email, extrait pour une newsletter ou résumé pour une page web.

Par exemple, à partir d’un webinar de 45 minutes sur la génération de leads, l’agent peut préparer un article de blog, trois posts LinkedIn, un email de suivi et une synthèse des principaux enseignements à intégrer dans une newsletter. Un même contenu est ainsi exploité sur davantage de canaux, sans repartir de zéro à chaque fois.

L’équipe peut aussi encadrer les formats attendus, le ton ou la longueur pour que les déclinaisons restent cohérentes avec la ligne éditoriale.

5. Comment créer un agent IA pour contrôler une campagne avant sa publication ?

Avant la mise en ligne d’une campagne, les vérifications s’accumulent vite : cohérence du message, bon CTA, respect du brief, ton de marque, mentions obligatoires ou encore informations manquantes. Un agent peut passer en revue ces éléments à partir d’une liste de contrôle définie par l’équipe marketing. Il joue alors le rôle d’un dernier filtre avant publication.

Sur une landing page, il peut signaler un CTA absent, un argument qui ne correspond pas au positionnement prévu ou une formulation qui s’éloigne des règles éditoriales de la marque. Sur un email, il peut vérifier que le message reste cohérent avec l’offre et la cible de la campagne. L’équipe garde ensuite la décision finale sur les corrections à apporter.

6. Comment créer un agent IA pour identifier les contacts à réengager ?

Une base CRM contient souvent des contacts qui ont déjà montré un intérêt, puis cessé d’interagir. L’agent peut repérer ces profils à partir de critères précis : dernière ouverture d’email, dernière visite sur le site, nombre de pages vues, contenus téléchargés, participation à un webinar, soumission d’un formulaire ou encore date de la dernière conversion.

L’équipe peut définir qu’un contact est à réengager s’il n’a ouvert aucun email depuis 90 jours, n’a pas visité le site depuis 60 jours, mais a déjà téléchargé au moins deux contenus ou consulté plusieurs pages liées à une offre.

L’agent peut ensuite classer ces contacts selon le scénario à lancer : reprise d’un nurturing, campagne éditoriale, invitation à un événement ou message lié à une offre déjà consultée.

Les campagnes de réactivation reposent ainsi sur des signaux définis à l’avance, plutôt que sur une sélection manuelle de la base.

7. Comment créer un agent IA pour analyser les performances de ses campagnes marketing ?

Après une campagne, les données sont là : taux d’ouverture, clics, conversions, formulaires soumis, nouveaux contacts générés ou encore évolution du pipeline. Le plus long reste souvent de les lire, de les comparer et d’en tirer des conclusions utiles.

L’agent peut regrouper ces résultats, repérer les écarts les plus marqués et faire ressortir les points qui demandent une attention particulière.

Il peut ainsi comparer les performances par canal, par campagne ou par segment de contacts, puis identifier les écarts sur des indicateurs comme le taux de clic, le taux de conversion, le coût par lead ou la contribution au pipeline. Cela permet de voir rapidement ce qui fonctionne bien et ce qui doit être revu.

L’équipe marketing dispose alors d’une lecture plus rapide des résultats pour décider quoi ajuster sur les prochaines campagnes.

Comment créer son premier agent IA marketing dans HubSpot Agent Builder ?

La création d’un agent repose sur quatre briques dans Agent Builder : les instructions, les actions, les connaissances et les entrées. Avant de commencer, vérifiez aussi les paramètres IA du portail. HubSpot demande qu’un super administrateur active l’accès à l’IA générative, aux données CRM, aux données de conversion, aux fichiers et à Breeze Assistant.

Pour une première version, évitez de construire un agent capable de tout faire. Une mission, un type de données à traiter et un résultat attendu suffisent. Vous pourrez élargir son rôle après les premiers tests.

Comment définir l’objectif et les instructions de son agent marketing ?

Dans Agent Builder, HubSpot recommande de structurer les instructions autour de quatre éléments : le rôle, l’objectif, la méthode et le résultat attendu.

Pour un agent de segmentation, écrire “analyse ce contact et qualifie-le” laisse beaucoup trop de place à l’interprétation. Une consigne plus solide précisera les propriétés à consulter, les critères de décision et les catégories autorisées.

Vous pouvez aller plus loin en imposant un format de sortie. Demandez de retourner uniquement l’un des quatre segments définis par votre équipe, accompagné d’une justification en une phrase. Prévoyez aussi le cas où les données sont insuffisantes : l’agent doit pouvoir répondre “informations manquantes” plutôt que choisir une catégorie au hasard.

C’est un détail de configuration, mais il facilite ensuite l’utilisation du résultat dans un workflow ou dans une propriété CRM.

Quelles données et sources de connaissances faut-il donner à son agent ?

Il faut bien distinguer les connaissances des entrées.

Les connaissances restent disponibles à chaque exécution. Agent Builder peut utiliser des documents, des coffres-forts de connaissances, des données CRM, mais aussi des éléments déjà présents dans HubSpot comme le kit de marque ou les profils de client idéal.

Les entrées correspondent, elles, au cas que l’agent doit traiter à un instant donné. Pour un agent de qualification, l’entrée peut être une fiche contact. Pour un agent de campagne, ce sera plutôt un sujet, une audience ou un message clé.

Cette distinction évite de surcharger chaque exécution. Un ICP utilisé pour qualifier tous les leads a sa place dans les connaissances. Les informations du lead à qualifier doivent arriver en entrée.

Évitez aussi d’ouvrir l’accès à tout le CRM par défaut. Si l’agent a seulement besoin du poste, du secteur, de la taille de l’entreprise et de l’historique d’engagement, ce périmètre suffit pour commencer.

Quelles actions faut-il autoriser à son agent IA ?

Agent Builder propose plusieurs types d’actions. Un agent peut lire des fiches CRM, écrire dans le CRM, générer des éléments ou accéder à d’autres outils. HubSpot permet également de connecter des systèmes externes via MCP.

Pour un premier agent marketing, nous conseillons de commencer avec le niveau d’accès le plus bas nécessaire.

Un agent de segmentation peut d’abord analyser une fiche et retourner un résultat sans la modifier. Après validation, vous pouvez lui permettre d’écrire directement le segment dans une propriété HubSpot. Pour un agent de contenu, la même logique s’applique : commencer par générer un brouillon avant d’envisager des actions qui touchent à la publication.

Les permissions HubSpot restent à prendre en compte. Un agent qui travaille sur une landing page aura besoin des droits correspondants pour la modifier ou la publier.

Cette montée en puissance progressive permet de vérifier le comportement de l’agent avant de lui confier des actions qui ont un impact direct sur le CRM ou sur des contenus visibles par vos prospects.

Comment tester un agent IA avant de l’utiliser dans ses workflows ?

Ne testez pas votre agent uniquement sur le cas idéal. Préparez quelques situations qui ressemblent réellement aux données de votre portail : un contact très bien renseigné, une fiche incomplète, des informations contradictoires et un cas qui se trouve entre deux catégories.

Pour un agent de segmentation, vérifiez alors trois choses : la catégorie choisie, les données utilisées pour prendre la décision et le respect du format demandé.

Nous conseillons aussi de garder quelques cas de référence dont vous connaissez déjà le résultat attendu. À chaque modification importante des instructions ou des connaissances, rejouez ces cas. Vous verrez rapidement si une amélioration sur un scénario a dégradé les résultats sur un autre.

Bonne nouvelle pour cette phase : les tests lancés directement dans Agent Builder ne consomment pas de HubSpot Credits.

Quelles sont les limites de HubSpot Agent Builder à connaître avant de se lancer ?

Agent Builder est encore récent. Avant de multiplier les agents dans HubSpot, quelques points méritent d’être regardés de près : les abonnements compatibles, les crédits consommés et le niveau d’autonomie accordé aux agents.

Quels abonnements HubSpot permettent d’utiliser Agent Builder ?

Agent Builder est accessible avec les éditions Professional et Enterprise de plusieurs Hubs, dont Marketing Hub. Un portail Marketing Hub Professional peut donc suffire pour commencer à créer des agents marketing. L’accès à certaines données ou actions dépend ensuite des droits utilisateurs et des paramètres IA activés dans le portail.

Autrement dit, avoir accès à Agent Builder ne veut pas dire que tous les utilisateurs pourront exploiter toutes les sources de données ou modifier n’importe quel élément dans HubSpot.

Les agents créés avec HubSpot Agent Builder consomment-ils des crédits ?

Oui, et c’est un sujet à anticiper avant d’intégrer un agent dans un workflow très sollicité.

Le coût dépend du nombre d’exécutions et de la complexité de l’agent. Un agent lancé ponctuellement n’aura donc pas le même impact qu’un agent exécuté automatiquement sur plusieurs centaines de fiches CRM.

HubSpot permet de simuler des exécutions sans consommer de crédits, puis d’estimer le coût avant le déploiement. Des limites mensuelles peuvent aussi être définies pour éviter qu’un agent ne dépasse le volume prévu. À noter : dans un workflow, l’action “Exécuter un agent” est actuellement limitée à 500 exécutions par jour. Avant de l’activer à grande échelle, regardez donc combien de fois il sera réellement exécuté chaque mois.

Quelles précautions faut-il prendre avant d’automatiser ses tâches marketing avec un agent IA ?

Toutes les actions ne demandent pas le même niveau de contrôle. Un agent qui résume les résultats d’une campagne peut facilement être vérifié par un marketeur. Celui qui modifie automatiquement une propriété utilisée dans plusieurs workflows peut, en cas d’erreur, avoir des conséquences sur tout le parcours d’un contact.

Même logique pour le contenu : générer un brouillon n’a pas le même impact que publier ou envoyer directement un message.

Au départ, gardez une validation humaine sur les actions qui touchent aux données CRM, aux communications envoyées ou aux éléments visibles par vos prospects. Vous pourrez élargir les droits de l’agent une fois son comportement bien maîtrisé.

Dernier point à surveiller : la qualité de vos données. Un agent qui s’appuie sur une base CRM mal renseignée risque de produire des analyses moins fiables. Si le secteur d’activité, la fonction ou le lifecycle stage sont incohérents, ses analyses risquent de l’être aussi.

Comment choisir le premier agent IA à créer pour son équipe marketing ?

Le bon premier agent est souvent celui qui s’intègre dans un processus déjà bien connu de l’équipe et dont le résultat peut être vérifié facilement. Si vos équipes passent chaque semaine du temps à classer des contacts, analyser des campagnes, préparer des contenus ou reprendre les mêmes vérifications, vous avez déjà plusieurs pistes.

Par quel cas d’usage commencer avec HubSpot Agent Builder ?

Le choix dépend surtout de vos priorités. Une équipe Marketing Ops peut commencer par la segmentation ou le réengagement. Les critères sont généralement faciles à formaliser et les résultats se contrôlent rapidement dans le CRM.

Pour une équipe Content, le recyclage de contenus est souvent un bon terrain d’essai : le risque reste faible, puisque chaque production peut être relue avant publication.

Côté Demand Generation, l’analyse de campagnes ou la personnalisation du nurturing offrent plus de potentiel, mais demandent aussi davantage de données propres et de règles bien définies.

Le plus simple reste de démarrer sur un petit périmètre, puis d’élargir une fois le fonctionnement validé.

Comment savoir si un processus marketing doit être automatisé avec un agent IA ?

Posez-vous une question simple : est-ce qu’un membre de l’équipe doit aujourd’hui consulter plusieurs informations, les interpréter, puis prendre une décision ou produire un résultat ?

Si oui, Agent Builder peut être pertinent.

Si la tâche repose uniquement sur une règle fixe, un workflow classique suffira souvent. À l’inverse, si elle demande beaucoup de jugement, de créativité ou d’arbitrage, mieux vaut garder une intervention humaine importante.

Le but n’est pas de remplacer chaque automatisation existante par un agent, mais d’utiliser Agent Builder là où l’analyse du contexte apporte une vraie différence.

Pourquoi commencer dès maintenant à tester HubSpot Agent Builder ?

Agent Builder donne aux équipes marketing une nouvelle façon d’automatiser des tâches qui demandaient jusqu’ici une intervention humaine : analyser des données, choisir un segment, adapter un message ou produire une recommandation à partir du contexte CRM.

Le plus important reste de partir d’un besoin concret. Un agent bien cadré, utilisé sur un processus simple et mesurable, apportera plus de valeur qu’un projet trop large dès le départ. La bêta publique permet de tester ces usages, d’ajuster les instructions et de mesurer ce que les agents peuvent réellement apporter à votre organisation marketing.

Chez Make the Grade, nous accompagnons les équipes dans la conception de leurs processus HubSpot et dans l’intégration de l’IA à leurs usages marketing. Si vous souhaitez identifier les premiers agents à créer dans votre portail, vous pouvez échanger avec un expert marketing.