La méthode de recherche IA du président Namba : Maîtrisez NotebookLM pour étudier vos clients en 10 minutes

Méthode de recherche de la présidente de DeNA, Tomoko Namba : elle la réalise systématiquement avant de rencontrer quelqu'un pour la première fois.

Elle rassemble des informations sur la personne à l'aide d'un moteur de recherche IA, les injecte dans NotebookLM, puis pose des questions pendant son trajet.

C'est tout.

Pour être honnête, quand j'en ai entendu parler pour la première fois, je me suis dit : « C'est une grande dirigeante japonaise, elle doit forcément utiliser un outil spécial. »

Mais en creusant, j'ai réalisé que j'avais tort.

Elle utilise des outils gratuits que n'importe lequel d'entre nous peut commencer à utiliser dès aujourd'hui.

Dans cet article, je vais partager mon compte-rendu de reproduction de la méthode de recherche de la présidente Namba avec NotebookLM, en tant qu'amateur.

Bien que NotebookLM ait subi une refonte majeure le 8 juin, cette procédure peut être entièrement reproduite dans l'offre gratuite.

Quand vous aurez fini de lire, vous maîtriserez la procédure pour analyser complètement votre futur partenaire commercial en seulement 30 minutes, prêt pour la réunion du lendemain.

Ce qui est impressionnant, ce n'est pas la performance de l'outil en lui-même.

C'est la répartition des tâches : séparer la « recherche » de l'« internalisation ».

Chapitre 1 : Le secret de la méthode de recherche de la présidente Namba : simplement séparer « recherche » et « internalisation »

Commençons par organiser ce que fait la présidente Namba.

La source est sa propre déclaration lors du DeNA AI Day en février 2025.

La procédure est la suivante :

1. Demander au moteur de recherche IA Perplexity : « Quels sont les articles incontournables sur cette personne ? »
2. Placer toutes les URL d'articles, vidéos et posts X (Twitter) suggérées dans NotebookLM.
3. Dans le taxi sur le chemin de la réunion, poser des questions à NotebookLM comme : « Que pense cette personne de l'administration Trump ? »

Ainsi, elle assimile les centres d'intérêt et les perspectives d'une personne qu'elle rencontre pour la première fois en utilisant uniquement son temps de trajet.

L'important ici est la répartition des rôles entre les deux outils.

Perplexity est le « collecteur » qui extrait les articles pertinents du vaste océan d'Internet.

NotebookLM est le « lecteur » qui ne fait que lire les articles collectés et répondre uniquement à partir de ceux-ci.

Pourquoi les séparer ? Parce que si on laisse une seule IA tout faire, des hallucinations (mensonges) s'immiscent.

NotebookLM répond uniquement à partir des documents que vous fournissez.

C'est pourquoi il peut même vous montrer exactement où dans la source l'information est écrite, grâce aux citations, ce qui réduit les risques d'hallucinations.

Il y a une raison solide à cette répartition des tâches.

Si vous demandez à un moteur de recherche IA de « tout résumer », il mélangera des informations provenant de tout Internet, y compris potentiellement des choses que la personne n'a jamais dites.

Mais NotebookLM ne sort jamais du cadre des articles que vous fournissez.

Par conséquent, seules les choses que la personne a « réellement dites » restent entre vos mains.

La chose la plus effrayante avant une réunion d'affaires est de parler à quelqu'un en se basant sur des hypothèses erronées.

La force de cette approche en deux étapes est qu'elle empêche cela structurellement.

Quand j'interviens dans des PME en tant que consultant en IA, c'est le premier concept que je transmets.

De nombreuses entreprises commencent par réfléchir à « quel outil introduire ».

Mais ce qui est vraiment efficace, c'est de décider au préalable « quelle tâche confier à l'IA ».

La recherche, la synthèse et la rédaction de documents sont confiées à l'IA.

Le jugement final et le travail en face-à-face avec les gens restent humains.

Cette distinction claire est bien plus efficace pour les résultats que le simple ajout de nouveaux outils.

Ce que fait la présidente Namba est en fin de compte cette même répartition des tâches.

Voilà pour la vue d'ensemble de la méthode. Ensuite, je vais expliquer pourquoi il est pertinent de le faire avec le « nouveau » NotebookLM maintenant.

Chapitre 2 : Pourquoi le « nouveau » NotebookLM maintenant ? | Le cerveau est devenu Gemini 3.5 le 8 juin

La présidente Namba a parlé de cette utilisation au début de l'année 2025.

Depuis, NotebookLM a évolué pour devenir autre chose.

Le plus grand changement a été la mise à jour du 8 juin 2026.

Google a expliqué dans son blog officiel que NotebookLM fonctionne désormais sur Gemini 3.5, la nouvelle génération de Gemini, et sur un socle appelé Antigravity.

Cela a entraîné trois évolutions majeures :

1. L'IA peut désormais rechercher et suggérer automatiquement des sources web, même à partir de questions vagues.
2. Chaque notebook dispose d'un environnement cloud où il peut écrire et exécuter du code pour l'analyse.
3. Les résultats de recherche peuvent être exportés dans divers formats tels que PDF, Word, Excel, PowerPoint et images.

Selon l'évaluation interne de Google, le système remanié a surpassé la version précédente de plus de 65 % en moyenne dans les catégories clés.

À partir de là, je vais écrire honnêtement pour éviter tout malentendu.

Ces nouvelles fonctionnalités du 8 juin sont actuellement fournies en avant-première aux abonnés du plan Ultra (à partir de 14 500 yens/mois) et à certains utilisateurs de Workspace Business.

Le communiqué officiel indique qu'elles seront progressivement déployées aux autres utilisateurs.

En d'autres termes, ce n'est pas « tout le monde peut utiliser toutes ces nouvelles fonctionnalités gratuitement dès aujourd'hui ».

Ce serait un mensonge de dire que vous pouvez tout faire ici gratuitement.

Cependant, voici le point important.

La méthode de la présidente Namba est à l'origine du type « collectez vous-même les sources avec Perplexity et insérez-les ».

Vous n'avez pas besoin d'attendre l'exploration automatique à l'étape 1 ; la procédure elle-même peut être reproduite avec le NotebookLM actuel.

De plus, la fonctionnalité centrale « répondre uniquement à partir des documents fournis avec des citations » a toujours été disponible gratuitement.

Cette partie centrale est exactement ce qu'il faut pour rechercher un partenaire commercial.

Même gratuitement, NotebookLM autorise jusqu'à 500 000 mots par source.

500 000 mots correspondent à 4 ou 5 livres de poche.

Vous pouvez y insérer plus de 10 transcriptions d'articles et de vidéos de la personne et il vous restera encore de la place.

De plus, vous pouvez placer jusqu'à 50 sources dans un seul notebook.

Tout en attendant avec impatience les fonctionnalités complètes utilisant le nouveau cerveau au fur et à mesure de leur déploiement, il est pratique d'essayer d'abord la procédure qui peut être réalisée gratuitement.

Maintenant que les outils sont prêts, je vais vous montrer la procédure exacte que j'ai utilisée pour reproduire cela en 30 minutes.

Chapitre 3 : Procédure complète reproduite par un amateur en 10 minutes | Décortiquer un partenaire commercial

À partir d'ici, voici le journal de la façon dont j'ai reproduit la méthode en supposant un partenaire commercial fictif.

Il n'y a pas d'opérations spécialisées. Je n'ai écrit aucun code.

1. Collecter les articles incontournables avec Perplexity

Ouvrez d'abord Perplexity et demandez :

« Veuillez me donner les articles, interviews et informations de prise de parole incontournables pour M./Mme [Nom] de [Nom de l'entreprise]. Veuillez inclure les URL sources. »

Ensuite, les URL des articles et vidéos associés vous seront retournées avec les liens sources.

Ne prenez pas tout pour argent comptant ; sélectionnez uniquement les URL qui semblent pertinentes.

2. Insérer les URL dans le nouveau NotebookLM

Ensuite, créez un nouveau notebook dans NotebookLM et collez les URL collectées à partir de « Ajouter une source » sur la gauche.

Plusieurs URL peuvent être saisies à la fois si elles sont séparées par des sauts de ligne.

Les vidéos YouTube peuvent être ajoutées telles quelles, et les posts X peuvent être ajoutés en copiant-collant le texte.

Voici un conseil :

Mélangez différents types de sources, comme les articles d'interview de la personne, les vidéos de prise de parole et les posts X récents.

Les déclarations officielles contiennent souvent beaucoup de lieux communs, tandis que les posts X peuvent être fragmentaires.

En mélangeant les deux, vous pouvez même percevoir l'écart entre la « position publique et les véritables sentiments » de la personne.

Au moment où vous les insérez, le nouveau cerveau lit tout et fournit un résumé général en quelques dizaines de secondes.

3. Approfondir votre compréhension de la personne via le chat

C'est le moment principal. Dans la colonne de chat au centre, posez des questions qui seront efficaces pour la réunion d'affaires.

Voici un exemple de prompt :

1Agissez en tant qu'assistant préparant une réunion.
2En vous basant uniquement sur les documents téléchargés, veuillez organiser les éléments suivants :
3
41. Thèmes abordés récemment par cette personne de façon répétée (top 3)
52. Valeurs importantes et critères de décision
63. Sujets qu'il semble dangereux d'aborder (champs de mines)
74. Angles qui ont de fortes chances de résonner en réunion (avec les citations qui les étayent)
8
9Pour les points non mentionnés dans les documents, veuillez clairement indiquer « Aucune mention ».
10Veuillez rédiger les inférences de manière à ce qu'elles soient clairement identifiables comme telles.

Les réponses obtenues seront toutes accompagnées de citations du type « quelle partie de quelle source ».

Par exemple, quand j'ai essayé, j'ai obtenu quelque chose comme : « La personne valorise la marque à long terme plutôt que les chiffres à court terme. La base est une déclaration au milieu de la vidéo de prise de parole », ainsi que l'emplacement de la déclaration.

Par conséquent, si vous êtes curieux sur un point, vous pouvez cliquer sur cette citation et vérifier l'article original sur place.

En prenant le temps supplémentaire de voir l'information primaire par vous-même, vous pouvez également repérer d'éventuelles méprises de l'IA.

4. Déposer le tout dans un mémo de réunion

Enfin, demandez : « Veuillez résumer ce contenu dans un mémo que je puisse lire en 3 minutes avant la réunion. »

Ainsi, les intérêts, les valeurs, les champs de mines et les angles porteurs de la personne sont résumés sur une seule page.

Jusqu'à présent, cela m'a pris environ 10 minutes.

Plus de la moitié de ce temps était consacré à la sélection des articles dans Perplexity ; l'opération NotebookLM elle-même prend moins de 5 minutes.

Même pour quelqu'un qui l'utilise pour la première fois, cela semble être quelque chose que l'on peut exécuter en environ 10 minutes de trajet une fois qu'on a pris le coup de main.

L'autre jour, quand j'ai partagé cette procédure avec les membres de mon salon, ils ont été ravis, disant : « Mon stress avant les réunions a diminué. »

La tranquillité d'esprit que l'on a quand on rencontre quelqu'un en le connaissant déjà est complètement différente.

Je vais être honnête ici.

Ce processus de 10 minutes a été possible parce qu'il y avait pas mal d'informations publiques sur la personne.

S'il s'agit d'un partenaire avec presque aucun article ou post disponible, moins de documents seront rassemblés et cela ne se concrétisera pas autant.

Dans ce cas, vous ne devez pas vous fier uniquement à l'IA ; vous devez ajouter des recherches contextuelles via des référents ou des entretiens à l'ancienne.

Et laissez-moi vous dire encore une chose.

Ce que l'IA produit est en fin de compte une hypothèse construite à partir d'informations publiques.

Il est dangereux d'arriver avec des hypothèses figées, alors prenez cela comme une intention de vérifier sur place le jour même.

Voilà la procédure de reproduction pour les individus. Ensuite, je vais parler de la façon d'en faire une arme pour les ventes en entreprise.

Chapitre 4 : Comment vraiment le faire fonctionner pour les réunions en entreprise | Cultiver des « notebooks dédiés clients »

Jusqu'à présent, il s'agissait de « préparation pour une seule réunion ».

Là où cela commence vraiment à fonctionner pour une entreprise, c'est au-delà.

C'est l'utilisation qui consiste à créer et à cultiver un « notebook dédié » pour chaque client.

La méthode est simple.

Créez un notebook dédié à l'entreprise A, et ajoutez non seulement les articles de l'entreprise A, mais aussi les comptes rendus de réunions passées, les propositions et les échanges d'e-mails.

Ensuite, ce notebook devient un assistant dédié qui ne connaît que l'entreprise A.

Avant la prochaine réunion, si vous demandez : « Quelle était la politique que nous avons décidée avec l'entreprise A la dernière fois ? », la réponse apparaît sur-le-champ.

Si vous demandez : « Sur quels points l'entreprise A a-t-elle exprimé des réticences par le passé ? », il vous indiquera les champs de mines.

Même lorsque la personne responsable change au sein de l'entreprise, si vous transmettez ce notebook, l'historique du partenaire est transmis tel quel.

La personnalisation du type « seule cette personne connaît ce client » est résolue avec un seul notebook.

Il y a juste une précaution.

Si vous incluez des documents contenant des informations confidentielles d'un client, utilisez un compte géré comme un Workspace d'entreprise plutôt qu'un compte personnel gratuit.

Tant que vous ne vous trompez pas d'endroit où le placer, cela devient une arme puissante.

Laissez-moi vous raconter un de mes échecs passés.

Quand je faisais de la vente dans une start-up, j'étais du genre à pousser avec des chiffres.

J'envoyais près de 300 messages pour du développement commercial, et j'avais de la chance si j'obtenais 5 réponses.

À un moment donné, j'ai arrêté de pousser en volume et j'ai commencé à envoyer un seul message adapté à chaque entreprise après les avoir recherchées une par une.

Quand j'ai fait cela, le taux de réponse a clairement augmenté.

Ce fut le moment où j'ai réalisé physiquement que la qualité de la recherche est directement liée aux résultats.

Aujourd'hui, cette recherche contextuelle sur un partenaire, qui prenait auparavant des heures de travail manuel, est réduite à 10 minutes avec l'IA.

Honnêtement, j'aurais aimé avoir ça à l'époque.

La valeur de rechercher soigneusement chaque entreprise n'a pas changé.

Ce qui a changé, c'est uniquement le temps nécessaire à cette recherche contextuelle.

Nous avons maintenant relié la reproduction individuelle aux opérations de l'entreprise. Enfin, je vais réduire à trois les actions que vous pouvez entreprendre dès aujourd'hui.

Chapitre 5 : 3 étapes à réaliser dès aujourd'hui

Comme ceci est devenu long, je vais réduire les premières étapes à trois :

1. Choisissez un seul partenaire commercial. → N'essayez pas de tout faire à la fois. Choisissez juste une personne que vous rencontrerez la semaine prochaine.
2. Placez toutes les URL collectées avec Perplexity dans NotebookLM. → Séparez le « collecteur » et le « lecteur ». C'est le cœur du modèle de la présidente Namba.
3. Approfondissez votre compréhension de la personne via le chat pendant le trajet. → Collez simplement le prompt du Chapitre 3 et interrogez la personne sur ses centres d'intérêt et ses champs de mines.

Au début, les réponses obtenues peuvent sembler un peu à côté de la plaque.

Mais si vous améliorez la qualité des articles que vous insérez, les réponses deviendront de plus en plus précises.

L'important n'est pas de viser la perfection tout de suite, mais d'essayer d'exécuter le processus pour une seule personne.

C'est honnêtement du gaspillage de continuer à faire des recherches contextuelles sur des partenaires à partir de zéro à chaque fois sans connaître cette répartition des tâches.

Si une heure de recherche contextuelle par réunion s'accumule sur des dizaines de cas par an, des dizaines d'heures disparaîtront rien que pour cela.

Merci d'avoir regardé jusqu'au bout.

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