Scraping & Prospection : Trouver des Clients en Freelance Facilement

Comment les freelances peuvent combiner automatisation, data et stratégie humaine pour trouver des clients dans un marché saturé.

Trouver des clients en tant que freelance, en France et en 2025, c’est de plus en plus compliqué.
Les développeurs font face à un marché saturé par l’arrivée d’outils comme Cursor ou WindSurf, capables de générer du code ultra-propre à la volée.
Les designers voient arriver Claude qui s’intègre à Figma pour proposer des prototypes intelligents.
Et les magiciens du SEO se battent contre des armées de sites auto-générés qui spamment Google à coup de contenu IA.

Bref, la compétition est rude.
Mais une minorité de freelances continuent de signer des contrats, de remplir leur agenda et de recevoir des demandes entrantes sans démarcher.
Leur secret ?
👉 Mixer les données, l’automatisation et la stratégie humaine.

1. L’idée : utiliser la donnée pour cibler intelligemment

Quand on parle de “scraping”, on pense souvent à “copier des données illégalement sur des sites”.
Mais dans la pratique, il s’agit plutôt de collecter des données publiques et de les structurer pour mieux comprendre son marché.

Exemples d’usages légitimes :

• Extraire les informations d’entreprises depuis des annuaires publics (SocieteInfo, Pappers, OpenData France).
• Collecter des posts publics sur des forums, blogs, ou communautés Reddit.
• Rechercher des emails professionnels disponibles publiquement (site web, communiqués, GitHub).

Ce type de données peut ensuite alimenter ta stratégie de prospection.

2. Prospection inbound vs outbound

🔹 Inbound : attirer naturellement les bons clients

C’est la stratégie “qualitative”.
On ne va pas chercher les clients, on les fait venir à nous.

Les leviers inbound efficaces :

• Créer du contenu ciblé (articles, mini-études, guides sur LinkedIn, Medium ou YouTube)
• Automatiser la collecte d’intentions : suivre les gens qui interagissent avec tes posts, visitent ton profil ou s’abonnent à ta newsletter.
• Utiliser la data pour identifier les sujets les plus engageants dans ta niche.

🔹 Outbound : contacter activement les bons profils

C’est la stratégie “quantitative maîtrisée”.
Tu identifies des prospects correspondant à ta cible, et tu les contactes directement (email, message, DM).

Une bonne stratégie outbound n’est pas un spam massif :
c’est une séquence personnalisée et automatisée, basée sur des données propres et bien filtrées.

3. Collecter des données ouvertes et légales

Prenons un exemple concret : tu es développeur freelance spécialisé en SaaS B2B.

Tu peux :

1. Extraire les entreprises françaises créées dans les 6 derniers mois (via api.pappers.fr ou data.gouv.fr).
2. Filtrer celles qui ont un site web et un secteur SaaS / tech.
3. Récupérer les emails professionnels publics disponibles sur leur site (contact@, hello@, etc.)
4. Enrichir ces données avec un outil d’API comme Clearbit ou Hunter.io (autorisé).

Exemple minimaliste en Python :

import requests
import pandas as pd

# Exemple : récupérer des entreprises depuis Pappers API
url = "https://api.pappers.fr/v2/recherche"
params = {
    "api_token": "TA_CLE_API",
    "q": "SaaS",
    "entreprise_cessee": False,
    "code_postal_min": "75000",
    "code_postal_max": "75999",
}
r = requests.get(url, params=params)
data = r.json()

# Transformer les résultats en tableau
entreprises = [
    {
        "nom": e["nom_entreprise"],
        "siren": e["siren"],
        "ville": e["ville"],
        "site": e.get("site_web"),
    }
    for e in data.get("resultats", [])
]

df = pd.DataFrame(entreprises)
df.to_csv("prospects_saas_paris.csv", index=False)

👉 Ici, aucune donnée n’est privée ou interdite : tout vient de l’open data officielle française.

4. Construire un pipeline d’automatisation simple

Tu peux structurer ta prospection avec trois “étages” :

Collecte → récupération de données ouvertes (API, sites autorisés)

Nettoyage & enrichissement → normaliser, ajouter emails ou domaines

Prospection → envoyer des messages personnalisés via un CRM ou une séquence automatisée (comme Lemlist, Instantly, etc.)

Exemple minimaliste de pipeline :

def pipeline_prospection():
    prospects = collect_data()
    prospects = enrich_data(prospects)
    send_campaign(prospects)

def collect_data():
    # Exemple simple de liste manuelle
    return [{"nom": "StartupX", "email": "contact@startupx.fr"}]

def enrich_data(prospects):
    for p in prospects:
        p["message"] = f"Salut {p['nom']}, j’ai vu que tu bossais sur un SaaS. J’aide justement les startups à scaler leur codebase."
    return prospects

def send_campaign(prospects):
    for p in prospects:
        print(f"Email envoyé à {p['email']} : {p['message']}")

pipeline_prospection()

Le but ici n’est pas de spammer, mais de scaler la personnalisation.

5. L’automatisation de la prospection inbound

L’idée n’est pas d’aller chercher les gens, mais de détecter quand ils viennent vers toi.

Exemple de signaux à capter :

Quelqu’un visite ton site → enregistrer sa session dans Notion ou Airtable.

Quelqu’un like un de tes posts LinkedIn → tu l’ajoutes à ta liste de leads.

Quelqu’un t’envoie un message ou télécharge ton guide → tu l’intègres à une séquence de nurturing.

Ces actions peuvent être automatisées via Zapier, Make (ex-Integromat) ou des scripts Python simples.

Exemple minimaliste avec Flask :

from flask import Flask, request

app = Flask(__name__)

@app.route("/webhook", methods=["POST"])
def webhook():
    data = request.json
    print(f"Nouveau lead inbound : {data['nom']} - {data['email']}")
    # Ajouter à Notion ou Google Sheet ici
    return "OK"

app.run(port=5000)

Tu peux connecter ce webhook à ton formulaire ou à ton outil d’automatisation.

6. Les messages de prospection qui fonctionnent en 2025

Les gens ne veulent plus être “pitchés”.
Ils veulent sentir que tu comprends leur problème précis.

Quelques bonnes pratiques :

✅ 1 phrase d’accroche personnalisée (“J’ai vu votre app sur ProductHunt”)

✅ 1 phrase de contexte (“Je bosse avec des SaaS early-stage à Paris”)

✅ 1 promesse claire et courte (“Je peux vous aider à shipper 2x plus vite vos features backend.”)

✅ 1 appel à l’action simple (“Vous avez 10 min cette semaine pour en parler ?”)

Tu peux facilement automatiser la personnalisation des messages :

for p in prospects:
    message = f"""
    Salut {p['nom']},
    J’ai vu que votre entreprise {p['entreprise']} vient de lever des fonds.
    Je suis dev freelance spécialisé en scalabilité SaaS.
    Je peux vous aider à accélérer vos releases backend sans embaucher.
    Un créneau pour en parler cette semaine ?
    """
    print(message)

7. Mixer inbound et outbound : la boucle parfaite

Le vrai pouvoir du SEO, du contenu et de l’automatisation, c’est de connecter les deux mondes :

• Ton inbound génère de l’autorité et de la confiance.
• Ton outbound t’amène du volume et de la précision.
• Et entre les deux, tu construis une base de données ultra-qualifiée de gens qui te connaissent déjà.

C’est un système vivant :

• Tu publies → des gens interagissent → tu les qualifies → tu les contactes au bon moment.
• Tu analyses les retours → tu améliores ton contenu → ton inbound s’améliore → ton outbound devient plus précis.

8. En 2025, les freelances qui gagnent sont des “data-marketers”

Ceux qui savent :

• Où trouver la bonne donnée (ouverte, légale, utile)
• Comment automatiser proprement sans violer de règles
• Et surtout, comment transformer la donnée en relation humaine

La technologie ne remplace pas la prospection.
Elle la rend scalable et intelligente.

9. Conclusion : du “scraping” à la “cartographie du marché”

En 2025, parler de scraping ne veut plus dire “pirater des données”.
Ça veut dire cartographier un écosystème :
repérer les signaux faibles, détecter les opportunités et comprendre les besoins réels des clients.

La bonne approche, ce n’est pas d’extraire des profils au hasard, mais de construire une base de relations utiles.
Des gens qui peuvent bénéficier de ton expertise, maintenant ou plus tard.

Tu veux trouver des clients ?
Deviens un cartographe du marché, pas un chasseur de mails.
Et avec un peu de Python, d’automatisation et de stratégie, tu pourras le faire.