Lorsqu'Alex, un spécialiste du marketing de niveau intermédiaire, a tenté de percer dans une agence plus importante, sa boîte de réception LinkedIn était un cimetière de messages ignorés. Les DM froids ressemblaient à du spam. Les recruteurs ne mordaient pas à l'hameçon. C'est alors qu'il a créé un flux de travail au sein de Notion, alimenté par ChatGPT et Claude. Au lieu d'une introduction rigide, chaque note sonnait comme une réponse humaine authentique, adaptée au ton du responsable du recrutement. Pour la première fois, les réponses ont afflué - et il ne s'agissait pas de robots. Il s'agissait de vrais décideurs qui disaient : "Parlons-en".

ChatGPT et Claude sur l'élaboration d'une approche contextuelle

Alex a commencé par une règle claire : pas d'ouverture générique. Avec ChatGPT, il a créé des messages-guides structurés qui reflètent chaque description de poste. Claude, avec son ton naturel, a adouci le langage. Ensemble, ils ont construit une cadence : introduction personnalisée → valeur ajoutée → conclusion claire.

Exemple de message (intro LinkedIn) :
Contexte : Rôle cible = Senior Marketing Manager dans une startup SaaS. Le responsable de l'embauche a publié un message sur la mise à l'échelle des annonces payantes.
Tâche : Rédiger un message LinkedIn de 100 mots reliant mon portfolio à leur défi.
Contraintes : Utiliser un ton conversationnel, pas de mots à la mode, pas de "exciting to connect".
Résultat : Projet de message en anglais simple, 3 variantes.

Résultat : Au lieu de "J'espère que vous allez bien", le message d'Alex a fait référence au message du manager - et a obtenu une réponse immédiate.

ChatGPT et Claude pour gérer les suivis

La plupart des candidats abandonnent après une seule tentative. Alex a redoublé d'efforts. ChatGPT a généré des suivis structurés, espacés de trois jours. Claude a ajusté la voix : une persistance polie, jamais insistante.

Exemple de message (cadence de suivi) :
Contexte : Envoyé un DM LinkedIn il y a 3 jours, pas de réponse. Manager actif hier.
Tâche : Générer un court suivi qui ajoute un lien vers une ressource (étude de cas du portefeuille).
Contraintes : ≤ 50 mots, éviter "juste vérifier", professionnel mais chaleureux.
Résultat : Un seul brouillon avec l'objet et le message.

Un responsable du recrutement a répondu après le deuxième suivi : "Merci de m'avoir rappelé - programmons un appel."

ChatGPT et Claude sur l'échauffement à l'entretien

Une fois les réponses reçues, Alex a utilisé la même combinaison pour préparer l'entretien. Claude a simulé de vraies questions de responsables d'embauche. ChatGPT a généré des réponses à puces liées à des métriques.

Exemple de question (simulation de préparation) :
Contexte : Entretien pour un poste dans le marketing SaaS, objectif = efficacité des dépenses publicitaires.
Tâche : Simuler 5 questions du recruteur + modéliser des réponses fortes.
Contraintes : Réponses ≤ 120 mots, citer des métriques, éviter les fioritures.
Résultat : liste de questions-réponses dans un tableau : Liste des questions et réponses dans un tableau : Question | Réponse | Métrique référencée.

Cette préparation a transformé ce qui était auparavant des monologues décousus en réponses précises qui ont mérité des hochements de tête.

Le tableau avant/après

Étape

Ancien flux de travail

Avec ChatGPT + Claude

DMs LinkedIn

Copier-coller générique

Contextuel, tonalité adaptée

Suivi

Maladroit ou manquant

Cadence structurée et polie

Préparation de l'entretien

Notes éparses

Questions-réponses ciblées avec mesures

Taux de réponse

5%

42%

Niveau de confiance

Faible, devinettes

Élevé, répété et naturel


Chatronix : Le raccourci multi-modèle

Alex en a eu assez de jongler avec les messages-guides d'une plateforme à l'autre. C'est alors qu'il a tout regroupé dans Chatronix.

À partir d'un seul espace de travail, il pouvait

  • Exécuter 6 meilleurs modèles côte à côte (ChatGPT, Claude, Gemini, Grok, Perplexity AI, DeepSeek).

  • Tester 10 messages gratuits avant de finaliser les scripts d'approche.

  • Utiliser le mode turbo + une réponse parfaite pour fusionner six résultats en un seul projet.

  • Sauvegarder son système de sensibilisation dans la bibliothèque d'invites avec marquage et favoris - en un clic, l'ensemble du flux de travail a été exécuté.

👉TryChatronix.ai

Prompt professionnel pour LinkedIn Warm Outreach

Voici le cadre d'ingénierie des invites exactes qu'Alex a utilisé pour réchauffer les fils de discussion froids de LinkedIn et amener les gestionnaires d'embauche à répondre :

Contexte : Un spécialiste du marketing de niveau intermédiaire postulant à des postes dans le domaine du SaaS. Cible = les responsables du recrutement qui publient des articles sur le marketing de la performance. Objectif = entamer une conversation menant à un entretien.
Inputs : Texte de la description du poste, publication récente sur LinkedIn par le responsable du recrutement, lien vers l'étude de cas de mon portefeuille.
Rôle : Rédacteur publicitaire avec expérience en RH.
Tâche : Rédiger 3 variantes de messages LinkedIn personnalisés, chacun de moins de 120 mots.
Contraintes : Pas de mots à la mode, pas de "excited to connect", éviter les clichés. Chaque variante doit 1) faire référence au message du manager, 2) lier mes compétences au problème, 3) se terminer par un CTA doux.
Style/Voix : Conversationnel, confiant, chaleureux.
Schéma de sortie : JSON → {"variation1" : "...", "variation2" : "...", "variation3" : "...}.
Critères d'acceptation : Sonne humain, passe les détecteurs d'IA, prêt à être collé dans LinkedIn.
Post-traitement : Suggestion d'un suivi facultatif en cas d'absence de réponse dans les 3 jours.

Dernier point à retenir

ChatGPT et Claude ne se sont pas contentés de rédiger de meilleurs messages LinkedIn - ils ont construit de véritables conversations. En combinant des messages contextuels avec un ton humain, Alex a transformé des DM ignorés en entretiens sur son calendrier. Associé à Chatronix, le flux de travail est devenu reproductible, fiable et rapide. Résultat : plus de réponses, plus d'entretiens, et le premier poste qu'il souhaitait vraiment.