HubSpot Agent Builder : 7 agents pour automatiser ses ventes B2B

Qualifier un lead, préparer un rendez-vous, relancer un prospect ou vérifier l’état d’un deal : une partie du quotidien commercial consiste encore à chercher des informations dans le CRM avant de décider quoi faire.

À UNBOUND 2026, HubSpot a présenté Agent Hub et Agent Builder. Ce dernier permet de créer des agents IA personnalisés capables de travailler à partir des données et des processus présents dans HubSpot.

Pour les équipes commerciales, les cas d’usage sont nombreux : qualification des leads, préparation des rendez-vous, suivi des opportunités ou encore analyse des deals perdus. Quels agents créer en priorité ? Nous en avons sélectionné 7 qui répondent à des tâches commerciales concrètes.

Qu'est-ce que HubSpot Agent Builder ?

HubSpot Agent Builder est l’environnement de HubSpot qui permet de créer des agents IA personnalisés à partir des données et des processus de l’entreprise.

Contrairement à Breeze Assistant, qui répond à une demande formulée par un utilisateur, un agent est configuré pour accomplir une mission définie. Il peut recevoir des informations, consulter différentes sources, appliquer des instructions puis produire un résultat ou exécuter certaines actions.

La configuration d’un agent dans HubSpot repose principalement sur quatre éléments :

• Les instructions définissent son rôle, son objectif, la méthode à suivre et le résultat attendu.
• Les actions déterminent ce que l’agent est autorisé à faire.
• Les connaissances lui donnent accès aux informations métier nécessaires à sa mission.
• Les inputs, ou entrées, correspondent aux informations variables transmises lors de chaque exécution.

La distinction entre connaissances et entrées est importante. Votre ICP, votre méthodologie de qualification ou votre sales playbook peuvent servir de connaissances permanentes. À l’inverse, le contact, l’entreprise ou le deal que l’agent doit analyser constituent ses entrées.

Ces quatre éléments permettent de configurer chaque agent. Mais HubSpot ajoute désormais une autre couche à l’échelle du portail : le Growth Context.

Qu’est-ce que le Growth Context dans HubSpot et pourquoi est-il important pour vos agents IA ?

Le Growth Context correspond au contexte que HubSpot met à disposition de son IA pour comprendre votre entreprise au-delà des seules données enregistrées dans le CRM.

Il rassemble des informations sur votre activité, vos clients, votre marché et votre manière de travailler. L’objectif est de donner aux agents un cadre commun pour interpréter les données qu’ils utilisent et produire des résultats plus proches de votre réalité métier.

Dans Agent Hub, l’onglet Contexte permet de personnaliser une partie de ces informations en amont. Cette étape mérite donc d’être réalisée avant de multiplier les agents.

Prenons un agent chargé de qualifier des leads. Les données CRM lui indiquent qui est le contact, son entreprise ou les interactions enregistrées. Le contexte métier lui permet de mieux comprendre ce que votre entreprise vend, à qui elle s’adresse et quels profils présentent un intérêt commercial.

Le Growth Context ne remplace donc pas les instructions ou les connaissances propres à chaque agent. Il leur fournit un socle commun sur lequel s’appuyer.

Les agents personnalisés sont centralisés dans Agent Hub, aux côtés des agents proposés par HubSpot. Ils peuvent être lancés ponctuellement ou intégrés à des workflows.

Pour une équipe commerciale, l’intérêt apparaît surtout lorsque l’agent entre dans un processus récurrent. Préparer à la demande le résumé d’un deal fait gagner quelques minutes. Analyser chaque nouveau lead ou repérer automatiquement les opportunités qui stagnent permet d’agir à une autre échelle.

Quelle différence entre un workflow HubSpot et un agent IA ?

Un workflow HubSpot exécute des règles définies à l’avance. Si un deal reste 14 jours dans la phase « Proposition envoyée », il peut créer une tâche pour son propriétaire. La condition et l’action sont connues dès la configuration.

Un agent intervient lorsqu’il faut analyser le contexte avant de décider du résultat à produire. Face à un deal qui stagne, il peut consulter les dernières activités, vérifier la prochaine étape prévue, repérer les informations manquantes et suggérer l’action à mener.

La différence tient donc moins à l’automatisation qu’au type de tâche confiée à HubSpot. Le workflow exécute une règle. L’agent analyse une situation.

Dans un même processus, les deux peuvent être associés : le workflow déclenche l’agent au bon moment, puis exploite le résultat de son analyse pour poursuivre l’automatisation.

Faut-il créer un agent personnalisé ou utiliser un agent HubSpot existant ?

Créer un agent personnalisé n’a d’intérêt que si votre processus demande une logique propre à votre entreprise. HubSpot propose déjà plusieurs agents et fonctionnalités qui couvrent une partie du travail commercial.

Prospecting Agent peut notamment rechercher des entreprises, détecter des signaux d’achat, identifier des contacts pertinents et préparer des prises de contact personnalisées.

Company Research Agent rassemble des informations provenant du CRM et de sources publiques pour préparer la recherche sur un compte.

Data Agent peut rechercher, transformer et enrichir des informations présentes dans HubSpot.

Enfin, Deal Progression analyse le contexte des transactions pour faire ressortir des recommandations et prochaines actions. Il peut notamment exploiter les appels, réunions et emails associés au deal et prendre en compte une méthodologie commerciale comme MEDDIC, BANT, SPICED ou un framework personnalisé.

Avant de construire un agent, posez-vous donc une question : est-ce que mon besoin est déjà couvert ou est-ce ma logique métier qui fait la différence ?

Prenons la préparation d’un rendez-vous. Si vous souhaitez simplement obtenir une synthèse de l’entreprise et de son actualité, Company Research Agent peut suffire. En revanche, si vous voulez comparer le compte aux cinq critères précis de votre ICP, analyser ses enjeux par rapport à trois offres, vérifier les précédents échanges et générer les questions prévues dans votre méthodologie de discovery, un agent personnalisé prend davantage de sens.

Quels agents IA créer avec HubSpot Agent Builder pour ses commerciaux ?

Les meilleurs premiers cas d’usage ont généralement quatre caractéristiques : la tâche revient régulièrement, elle nécessite d’analyser plusieurs informations, les données nécessaires sont disponibles dans HubSpot et son impact peut être mesuré.

Ce dernier point permet de fonctionner en Closed Loop : on définit un KPI avant de déployer l’agent, puis on suit son évolution au fil des exécutions. Les retours générés à chaque run permettent en parallèle d’identifier les échecs, les résultats satisfaisants et les points qui peuvent encore être améliorés.

Voici 7 agents qui répondent à ces critères.

Le KPI ne sert pas uniquement à mesurer le ROI de l’agent. Dans une logique de Closed Loop, chaque exécution fournit aussi des informations sur son fonctionnement : résultat obtenu, échec rencontré, ressources consommées ou point à améliorer.

Cet historique permet à l’équipe d’ajuster progressivement les instructions, les connaissances ou les actions de l’agent. L’objectif est d’identifier les runs qui échouent, ceux qui coûtent trop cher et ceux dont le résultat peut encore être amélioré.

1. Comment qualifier et prioriser les leads avec un agent IA ?

Un commercial ne devrait pas avoir à ouvrir plusieurs fiches CRM pour déterminer lequel de ses nouveaux leads mérite son attention en premier.

Un agent de qualification peut analyser les informations du contact et de son entreprise, puis les confronter à votre ICP et à vos propres règles de qualification.

Il peut par exemple prendre en compte :

• Le secteur et la taille de l’entreprise
• La fonction du contact
• L’origine du lead
• Les pages ou contenus consultés
• Les derniers échanges enregistrés
• Les données d’enrichissement disponibles
• Les critères d’exclusion définis par l’entreprise

Le résultat doit rester simple à exploiter. L’agent peut attribuer une priorité “Haute”, “Moyenne” ou “Basse”, expliquer les critères qui justifient cette recommandation, signaler les informations manquantes et proposer la prochaine action.

Pour une organisation qui utilise l’objet Lead HubSpot, l’agent peut intervenir après la transmission du prospect à l’équipe commerciale. L’objet Lead continue de structurer le travail de prospection tandis que l’agent aide le SDR à décider où concentrer son effort.

Au départ, mieux vaut éviter de lui donner le pouvoir de disqualifier automatiquement un prospect. Commencez par lui faire renseigner une priorité ou produire une recommandation que le commercial peut vérifier.

Indicateurs à suivre (ou Closed Loop KPI) : délai de prise en charge des nouveaux leads, délai de premier contact et taux de conversion en opportunité.

2. Comment préparer les rendez-vous commerciaux avec un agent IA ?

La préparation d’un rendez-vous oblige souvent le commercial à passer d’une fiche à une autre : entreprise, contact, deal, emails, notes de rendez-vous ou recherches externes.

Un agent peut regrouper ce travail dans un brief unique. Il peut analyser les informations présentes dans HubSpot et, lorsque vous l’y autorisez, compléter son analyse à partir d’autres sources.

Le brief peut faire ressortir :

• L’activité et les actualités pertinentes de l’entreprise
• Les contacts déjà connus sur le compte
• Les derniers emails, appels et réunions enregistrés
• Les besoins déjà exprimés
• Les objections ou contraintes identifiées
• Les offres potentiellement pertinentes
• Les informations encore absentes
• Les questions à poser pendant le rendez-vous

HubSpot propose déjà Company Research Agent pour une partie de ce travail. Un agent personnalisé devient donc surtout intéressant si vous voulez intégrer votre propre méthodologie commerciale.

Vous pouvez par exemple lui transmettre votre ICP, votre grille MEDDIC ou BANT, vos offres et les questions de discovery attendues par votre équipe.

Le résultat ne doit pas devenir un rapport de plusieurs pages. Un bon brief commercial doit pouvoir être parcouru rapidement avant l’appel.

3. Comment automatiser la préparation des relances commerciales ?

Une bonne relance ne consiste pas simplement à demander si le prospect a lu le dernier email.

Il faut comprendre où la conversation s’est arrêtée, ce qui avait été convenu et ce qui peut justifier une nouvelle prise de contact.

Un agent peut analyser :

• Les derniers échanges
• Les objections formulées
• La prochaine étape convenue
• Le nombre de tentatives déjà réalisées
• Les interactions récentes du prospect
• Les événements récents concernant son entreprise

Il peut ensuite proposer l’angle de relance le plus pertinent : rappeler une échéance mentionnée pendant un rendez-vous, apporter une réponse à une objection, partager une ressource adaptée ou reprendre la prochaine étape décidée avec le prospect.

Dans un premier temps, l’agent peut préparer le message sans l’envoyer. Le commercial conserve ainsi la validation finale.

Une fois la qualité des résultats éprouvée, le processus peut être intégré à un workflow HubSpot déclenché après une période sans réponse ou lorsqu’une nouvelle interaction est détectée.

« Sur les relances, l’erreur serait de réduire le rôle de l’agent à la rédaction d’un email. Le vrai sujet, c’est le contexte. Avant de reprendre contact, un commercial doit savoir où en est le deal, ce qui a été convenu et ce qui peut expliquer l’absence de réponse. Si l’agent fait correctement ce travail d’analyse, il peut proposer une relance beaucoup plus pertinente. L’envoi, lui, reste une décision commerciale. »

— Renaud Dreuslin, Head of Sales chez Make the Grade

4. Comment repérer les deals qui n’avancent plus avec un agent IA ?

Une opportunité ouverte n’est pas nécessairement une opportunité active.

Certains deals restent dans le pipeline alors que la date de closing est dépassée, qu’aucune prochaine étape n’est prévue ou que plusieurs informations indispensables manquent encore.

Un agent peut rechercher plusieurs signaux :

• Absence d’activité récente
• Date de closing dépassée
• Prochaine étape non renseignée
• Montant ou produit manquant
• Décideur non identifié
• Qualification incomplète malgré une phase avancée
• Plusieurs rendez-vous sans progression

Pris séparément, ces éléments ne signifient pas nécessairement qu’un deal est bloqué. C’est justement l’intérêt de l’agent : analyser leur combinaison et le contexte du deal avant de faire ressortir les opportunités qui demandent réellement une intervention.

Il peut ensuite recommander de reprendre contact, compléter certaines informations, revoir la date de closing ou requalifier l’opportunité.

HubSpot propose déjà Deal Progression pour aider les commerciaux à identifier les prochaines actions à mener. Avant de construire cet agent, vérifiez donc ce que cette fonctionnalité couvre dans votre portail.

Un agent personnalisé devient surtout pertinent lorsque votre pipeline suit des règles particulières : durée maximale par phase, informations obligatoires, critères de passage ou méthodologie de qualification propre à l’entreprise.

Indicateurs à suivre (ou Closed Loop KPI) : nombre de deals sans prochaine étape, ancienneté moyenne par phase et proportion de dates de closing dépassées.

5. Comment préparer les négociations et les objections avec un agent IA ?

À mesure qu’un deal avance, la préparation commerciale change. Il ne s’agit plus seulement de comprendre le besoin, mais d’anticiper les objections et de sécuriser les éléments qui peuvent empêcher la décision.

L’agent peut analyser le deal tout en consultant un ensemble de connaissances validées : sales playbook, fiches produits, études de cas, règles tarifaires ou réponses aux objections.

Avant un rendez-vous, il peut distinguer trois catégories d’informations.

Les points déjà établis : besoin identifié, interlocuteurs impliqués, échéance connue ou valeur de la solution reconnue.

Les points à clarifier : budget non confirmé, concurrence présente, décideur absent ou calendrier incertain.

Les éléments à préparer : objections probables, preuves à apporter, arguments pertinents et questions restant à poser.

Cette utilisation demande une attention particulière aux sources utilisées. Une remise autorisée, une fonctionnalité produit ou un engagement contractuel ne doit pas être inventé par l’agent.

Votre sales playbook peut donc devenir une source de référence pour transmettre les mêmes règles aux commerciaux et aux agents qui les assistent.

6. Comment automatiser la transmission des informations après la signature d’un deal ?

La signature d’un deal marque souvent le passage du client entre deux équipes. C’est aussi un moment où une partie du contexte accumulé pendant la vente peut se perdre.

Un agent peut rassembler les informations utiles à partir du deal, des activités enregistrées et des données associées au contact ou à l’entreprise.

La synthèse peut inclure :

• Le besoin initial
• Les objectifs du client
• Les interlocuteurs et leurs rôles
• Le périmètre vendu
• Les engagements particuliers
• Les échéances prévues
• Les intégrations ou contraintes techniques mentionnées
• Les points qui restent à confirmer

HubSpot propose justement un Customer Handoff Agent pour faciliter la transmission d’un compte entre deux responsables. Il s’appuie sur les données du CRM et l’historique des interactions pour restituer le contexte dont la nouvelle équipe a besoin.

Dans un processus après-vente, ce type d’agent peut faciliter le passage des informations entre le commercial et le Customer Success, le consultant ou le chef de projet.

L’intérêt ne se limite pas au temps gagné sur la rédaction d’un compte rendu. Il permet surtout de transmettre plus systématiquement les informations déjà collectées pendant la vente.

7. Comment analyser les deals perdus avec un agent IA ?

Le champ "Motif de perte" permet de catégoriser rapidement une opportunité perdue. Mais une valeur comme "budget", "concurrence" ou "timing" explique rarement à elle seule ce qui s’est passé.

Un agent peut analyser davantage de contexte :

• Le motif renseigné par le commercial
• Les notes et activités du deal
• Les objections formulées
• Les interlocuteurs impliqués
• Les informations restées inconnues
• Le temps passé dans les différentes phases

Il peut alors restituer la raison déclarée, les autres facteurs observés, les étapes du cycle de vente qui ont posé problème et les enseignements à conserver.

L’intérêt augmente lorsque cette analyse est répétée sur plusieurs opportunités. Si les mêmes objections ou problèmes de qualification reviennent sur un segment, une offre ou une phase du pipeline, les managers et les équipes RevOps disposent d’une matière plus précise pour analyser les pertes.

L’agent ne doit toutefois pas transformer une corrélation en certitude. Son rôle est de structurer les signaux présents dans les deals, tandis que l’équipe garde la main sur leur interprétation.

Comment construire un bon agent commercial dans HubSpot Agent Builder ?

La qualité d’un agent dépend moins de la longueur de son prompt que de la précision du processus que vous lui confiez.

Avant d’ouvrir Agent Builder, décrivez la tâche comme vous l’expliqueriez à un nouveau membre de l’équipe.

Pour un agent de qualification, le processus pourrait être :

1. Récupérer les informations du lead
2. Vérifier les données de l’entreprise
3. Comparer le profil aux critères de l’ICP
4. Consulter les interactions récentes
5. Identifier les informations manquantes
6. Attribuer un niveau de priorité
7. Justifier cette recommandation
8. Proposer la prochaine action

Cette logique peut ensuite être traduite dans Agent Builder à travers les instructions, les actions, les connaissances et les entrées.

HubSpot recommande notamment de préciser le rôle, l’objectif, l’approche et le résultat attendu.

Évitez donc une instruction comme : "Analyse mes leads et aide mes commerciaux à vendre davantage."

Préférez une mission observable : "Analyse chaque lead transmis à l’équipe SDR. Compare le contact et son entreprise aux critères de notre ICP. Identifie les critères validés et les informations manquantes. Attribue une priorité Haute, Moyenne ou Basse. Justifie la recommandation en trois points maximum et propose une prochaine action."

Plus le résultat attendu est précis, plus il devient facile de tester l’agent et d’identifier les cas dans lesquels il se trompe.

Faut-il automatiser immédiatement les actions de son agent ?

Non. La première version d’un agent commercial doit surtout permettre de vérifier la qualité de ses analyses.

Commencez par lui confier des tâches sans conséquence directe sur le CRM : produire un résumé, attribuer une priorité, formuler une recommandation ou préparer un brouillon.

Testez ensuite son comportement sur des situations variées. Pour un agent de qualification, confrontez-le aussi bien à un bon lead qu’à une fiche incomplète ou à un cas plus ambigu. L’objectif est de vérifier les données qu’il utilise, la cohérence de son raisonnement et les situations dans lesquelles ses réponses deviennent moins fiables.

HubSpot permet de réaliser ces tests dans Agent Builder sans appliquer les modifications prévues dans le CRM.

Une fois les résultats suffisamment fiables, vous pouvez lui accorder davantage d’autonomie. Modifier une propriété ou une phase du pipeline, par exemple, demande plus de contrôle que produire une recommandation destinée au commercial.

Combien coûte un agent créé avec HubSpot Agent Builder ?

Chaque exécution d’un agent utilise des HubSpot Credits. Leur consommation dépend notamment de la configuration de l’agent et des actions qu’il réalise.

Avant son déploiement, HubSpot permet de simuler une exécution sans consommer de crédits. Vous obtenez ainsi une estimation de son coût et pouvez définir une limite mensuelle d’exécutions.

Cette consommation doit être mise en regard de la valeur créée. Un agent utilisé plusieurs milliers de fois par mois pour économiser quelques secondes sur chaque fiche n’aura pas le même intérêt qu’un agent mobilisé sur des tâches commerciales plus longues ou à plus forte valeur.

Pour évaluer son ROI, regardez donc trois données : le coût d’une exécution, le volume d’exécutions prévu et le temps ou la valeur économisés.

Pourquoi la qualité des données CRM devient-elle critique avec Agent Builder ?

Un agent ne peut travailler qu’avec le contexte auquel il a accès.

Prenons un deal dont le prochain rendez-vous est prévu mardi. Si cette information est correctement enregistrée dans HubSpot, un agent chargé d’identifier les opportunités qui stagnent peut en tenir compte. Si elle reste uniquement dans l’agenda personnel du commercial, l’agent risque de considérer le deal comme inactif.

La même logique s’applique à l’ensemble du CRM.

Des phases de pipeline interprétées différemment selon les commerciaux, des motifs de perte rarement renseignés ou plusieurs propriétés utilisées pour stocker la même information réduisent la fiabilité des analyses.

Le problème devient plus important encore lorsque l’agent peut écrire dans le CRM. Une règle floue ne produit alors plus seulement une mauvaise recommandation : elle peut générer une mauvaise donnée.

Avant d’autoriser un agent à modifier une propriété, qualifier un lead ou mettre à jour un deal, vérifiez donc que vos processus et vos données sont suffisamment structurés.

Un audit HubSpot peut notamment permettre de revoir les propriétés, pipelines, permissions et règles de gouvernance avant d’étendre l’utilisation des agents.

Par quel agent commercial commencer avec HubSpot Agent Builder ?

Le meilleur premier agent n’est pas nécessairement celui qui automatise le plus de travail.

Cherchez plutôt une tâche qui réunit quatre conditions :

• Elle revient suffisamment souvent
• Elle prend du temps aux commerciaux
• Elle suit une logique que vous savez expliquer
• Les données nécessaires sont déjà disponibles dans HubSpot

La qualification des leads, la préparation des rendez-vous et l’analyse des deals qui stagnent sont de bons terrains d’expérimentation, car le résultat de l’agent peut être vérifié avant de lui donner davantage d’autonomie.

À l’inverse, commencer directement par un agent autorisé à envoyer des communications ou à modifier des éléments structurants du pipeline augmente inutilement le risque.

HubSpot Agent Builder ne dispense donc pas de concevoir ses processus commerciaux. Il oblige plutôt à les rendre suffisamment explicites pour qu’un agent puisse les appliquer.

Chez Make the Grade, nous accompagnons les entreprises dans l’intégration de l’IA dans HubSpot, depuis la structuration des données et des processus jusqu’à la conception des premiers agents. Si vous souhaitez identifier les cas d’usage pertinents dans votre portail et mesurer leur intérêt avant de les déployer, vous pouvez échanger avec l’un de nos experts.