Comment nous testons les outils, calibrons notre scoring et citons nos sources. Pour que vous puissiez challenger nos comparatifs et reproduire nos évaluations.
Tous nos comparatifs (Pitchbase vs Hyperbound, vs MuchBetter, vs VendMieux, vs ProspectIA, vs EAGR) reposent sur la même grille d'évaluation à 8 critères. Chaque outil testé reçoit un compte d'essai (gratuit ou payant), et nous lançons au minimum 5 simulations complètes par outil sur des scénarios standardisés (cold call SaaS, démo produit, traitement d'objection prix).
Réalisme vocal
Latence, naturel, émotions, capacité de barge in.
Support du français
Voix natives FR, prompts adaptés, pas de calque US.
Variété des scénarios
Cold call, warm call, découverte, démo, closing, gatekeeper.
Profondeur du feedback
Scoring multi axes, exemples cités, suggestions actionnables.
Fonctionnalités manager
Vue équipe, leaderboard, plans de coaching, exports.
Intégrations
CRM (HubSpot, Salesforce), SSO, exports CSV, API.
Tarification
Prix par utilisateur, plan gratuit, contrat annuel, ROI estimé.
Prise en main
Onboarding, qualité de la documentation, courbe d'apprentissage.
Chaque simulation Pitchbase produit un feedback multi passes basé sur GPT 4.1 mini, avec 4 passes JSON séquentielles : scores granulaires, objections, coaching, feedback détaillé. Le scoring s'organise autour du Sales DNA, un radar à 6 axes : Accroche, Découverte, Pitch, Objections, Négociation, Closing.
Accroche (opening)
Capacité à capter l'attention en moins de 30 secondes : pertinence du contexte, ton, question d'engagement.
Découverte
Qualité du questionnement (ouvert vs fermé), profondeur (méthode SPIN, BANT, MEDDIC), écoute active.
Pitch
Structure (problème, solution, preuve), personnalisation au prospect, cas client cités, différenciation.
Objections
Reconnaissance, reformulation (LAER, CRAC), pertinence de la réponse, persistance sans agressivité.
Négociation
Ancrage prix, gestion des concessions, défense de la valeur, créativité (paliers, options).
Closing
Demande explicite, fixation des next steps, engagement du prospect (date, décideur, document).
Chaque persona Pitchbase est défini par 8 paramètres : nom, rôle, secteur, industrie, traits de personnalité, contexte, niveau de résistance (1 à 5), et système d'enrichissement (préoccupations latentes, tics de langage, besoins cachés). Les niveaux de résistance sont calibrés selon une échelle progressive :
Niveau 1 (très facile) : prospect chaleureux, peu d'objections, accepte rapidement de continuer la conversation.
Niveau 2 (facile) : intéressé mais distrait, demande à reformuler, 1 objection légère.
Niveau 3 (intermédiaire) : exigeant, 2 à 3 objections structurées, attend une démonstration de valeur claire.
Niveau 4 (difficile) : sceptique, presse sur le ROI, compare avec la concurrence, 3 à 4 objections fortes.
Niveau 5 (expert) : décideur expérimenté, raccroche si l'accroche est faible, exige preuves chiffrées et cas clients similaires.
La calibration est revue tous les trimestres en confrontant les scores attribués par les utilisateurs aux résultats de leurs vraies simulations.
Pour la transparence, voici la stack qui propulse les simulations Pitchbase. Nous mettons à jour cette section à chaque changement majeur d'architecture.
STT (speech to text)
Deepgram Nova 3 (live)
Latence cible inférieure à 300 ms, détection finale et partielle, support FR + EN.
LLM (raisonnement)
OpenAI GPT 4.1 mini (streaming)
Streaming token par token, prompts système construits côté client (transparence totale).
TTS (text to speech)
Cartesia Sonic 3
Pool de voix bilingues : 11 voix FR (6 H, 5 F) + 10 voix EN (5 H, 5 F), modulation émotionnelle.
Feedback IA
GPT 4.1 mini multi passes
4 passes JSON séquentielles : core scores, objections, coaching, feedback détaillé.
Nous nous appuyons sur 4 grandes catégories de sources, citées explicitement dans nos articles :
Recherche académique sur l'apprentissage adulte : Hermann Ebbinghaus (courbe de l'oubli, 1885), Donald Kirkpatrick (4 niveaux d'évaluation de la formation, 1959), David Kolb (cycle d'apprentissage expérientiel, 1984).
Littérature classique de la vente B2B : Neil Rackham (SPIN Selling, 1988, sur 35 000 appels analysés), Jack Napoli (MEDDIC chez PTC, 1996), méthode BANT (IBM, 1959), Mike Bosworth (Solution Selling, 1995).
Études sectorielles publiques : Gartner Magic Quadrant Sales Engagement, Forrester Wave Sales Enablement, HubSpot Sales Trends, Salesforce State of Sales, LinkedIn State of Sales, RAIN Group, CSO Insights.
Données internes anonymisées : statistiques d'utilisation Pitchbase agrégées sur l'ensemble de notre base, sans identification individuelle. Toujours présentées comme des observations, pas comme des études généralisables.
Nous éditons des comparatifs où Pitchbase figure parmi les outils évalués. C'est un conflit d'intérêts évident, et nous le traitons de la manière suivante :
Limites techniques connues du scoring Pitchbase :
Vous avez identifié une erreur factuelle, un chiffre obsolète, une fonctionnalité concurrente que nous n'avons pas vue, ou une affirmation à nuancer ? Écrivez nous à hello@pitchbase.app avec l'URL concernée et la correction proposée. Nous répondons sous 72 h ouvrées et publions la correction (avec mention explicite si elle modifie une conclusion).
Dernière mise à jour de cette page : avril 2026.
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