Comment Trouver les Compétences LinkedIn d’une Personne : Guide Complet 2026

Les compétences LinkedIn sont devenues le critère numéro un pour qualifier des candidats et évaluer des prospects B2B. D’après LinkedIn, les recruteurs sont désormais 5 fois plus susceptibles de chercher par compétences que par diplôme, et 26% des offres d’emploi en 2026 ne requièrent plus de diplôme universitaire — une augmentation de 16% depuis 2020.

Mais voilà le problème : LinkedIn ne vous montre que 3 à 5 compétences sur un profil public, alors que la plupart des professionnels en listent 20, 30, voire 50. Comment accéder à la liste complète sans passer des heures à cliquer sur chaque profil ?

Dans ce guide, vous allez apprendre comment extraire automatiquement toutes les compétences LinkedIn d’une personne à partir de son nom, son email ou son URL de profil. Que vous soyez recruteur, SDR ou growth marketer, vous découvrirez des méthodes concrètes pour qualifier vos leads et enrichir votre CRM avec des données exploitables.

Trouvez les compétences de vos prospects en 1 clic

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Ce que vous allez apprendre (et les résultats attendus)

Après avoir suivi ce guide, vous serez capable de :

• Extraire la liste complète des compétences de n’importe quel profil LinkedIn en quelques secondes
• Qualifier automatiquement vos leads selon leurs compétences techniques ou métier
• Sourcer des candidats avec des skill sets précis pour vos postes ouverts
• Segmenter vos listes de prospection en fonction des expertises (SQL, Python, HubSpot, etc.)
• Enrichir votre CRM avec des données exploitables pour personnaliser vos campagnes

Résultat attendu : Vous passerez de 5 minutes par profil à 3 secondes par lead, avec un taux de données complètes de 85%+ (contre 20% manuellement).

Prérequis

Avant de commencer, assurez-vous d’avoir :

• Données de départ : Une liste de noms/prénoms OU emails OU URLs de profils LinkedIn
• Google Sheets : Pour stocker et manipuler vos données (gratuit)
• Derrick App : Compte gratuit avec 200 crédits offerts (pas de carte bancaire requise)
• Temps estimé : 15 minutes pour configurer votre premier workflow + 3 secondes par lead ensuite

Pourquoi les compétences LinkedIn sont cruciales en 2026

Avant de plonger dans le “comment”, comprenons le “pourquoi”. Les compétences LinkedIn ne sont plus un simple détail de profil — elles sont devenues le principal signal de qualification dans trois contextes B2B :

1. Recrutement basé sur les compétences (Skills-Based Hiring)

Sarah, Head of Talent chez une scale-up SaaS, doit recruter un Data Engineer. Problème : sur 300 candidatures, seuls 40% ont le bon diplôme, mais 70% ont les bonnes compétences (Python, SQL, Airflow). En filtrant par skills plutôt que par formation, elle multiplie son vivier par 3.

D’après LinkedIn, le skills-based hiring peut élargir le talent pool de 6,1x globalement. Les entreprises qui recrutent ainsi réduisent leur time-to-hire de 25% et améliorent la rétention de 18%.

2. Qualification de leads B2B

Thomas, SDR chez un éditeur de logiciels marketing, prospecte des Growth Marketers. Il extrait les compétences de 500 profils LinkedIn et découvre que :

• 120 maîtrisent “Marketing Automation” → audience prioritaire pour son outil
• 80 ont “SQL” ou “Python” → profils techniques à approcher différemment
• 60 mentionnent “HubSpot” → concurrent installé, argumentaire adapté

Résultat : Son taux de réponse passe de 8% à 18% grâce à une segmentation par compétences.

3. Analyse de marché et veille concurrentielle

Marie, Sales Ops Manager, analyse les compétences de 2000 employés de ses 5 principaux concurrents. Elle identifie :

• Quelles technologies ils utilisent (stack technique)
• Quelles certifications ils valorisent
• Quelles compétences émergentes ils recrutent

Cette intelligence lui permet d’anticiper leurs mouvements stratégiques et d’ajuster son propre plan de recrutement. Les compétences LinkedIn sont donc bien plus qu’un filtre de recherche : elles sont un outil d’intelligence économique.

Comment fonctionnent les compétences LinkedIn : ce que vous devez savoir

Les 3 types de compétences sur LinkedIn

LinkedIn catégorise les compétences en trois groupes :

1. Hard Skills (compétences techniques) : Langages de programmation, outils, logiciels, certifications
   • Exemples : Python, Salesforce, Google Analytics, SQL, Adobe Photoshop
   • Facilement vérifiables et mesurables
2. Soft Skills (compétences humaines) : Communication, leadership, résolution de problèmes
   • Exemples : Négociation, Gestion d’équipe, Créativité, Pensée critique
   • Plus subjectives mais cruciales pour l’alignement culturel
3. Industry Skills (compétences métier) : Connaissances sectorielles spécifiques
   • Exemples : RGPD, Lean Six Sigma, IFRS, HIPAA Compliance
   • Indiquent une expertise verticale

Important : Un profil LinkedIn peut contenir jusqu’à 50 compétences, mais seules 3 à 5 apparaissent publiquement sans connexion. Le reste est caché derrière le bouton “Voir toutes les compétences” — d’où l’intérêt d’automatiser l’extraction.

Compétences explicites vs implicites

LinkedIn distingue également :

• Compétences explicites : Listées dans la section “Compétences” du profil
• Compétences implicites : Mentionnées dans le résumé, les postes, les descriptions de projets

Les outils d’extraction (dont Derrick) capturent les deux types, ce qui donne une vue beaucoup plus complète que la simple section “Compétences”.

Le système d’endorsement : indicateur de crédibilité

Chaque compétence peut être endorsée (validée) par d’autres membres LinkedIn. Plus une compétence a d’endorsements, plus elle est crédible. Certains outils extraient aussi ce nombre d’endorsements, ce qui permet de trier les compétences par niveau de reconnaissance.

Maintenant que vous comprenez la mécanique, passons à l’action.

Comment trouver les compétences LinkedIn : guide étape par étape

Méthode 1 : À partir d’un nom et prénom

Cas d’usage : Vous avez une liste de prospects avec leur nom complet, mais pas d’URL LinkedIn.

Étape 1 : Préparez vos données dans Google Sheets

Créez une feuille Google Sheets avec au minimum deux colonnes :

• Colonne A : Prénom
• Colonne B : Nom

Exemple :

Astuce : Ajouter le nom de l’entreprise augmente la précision de 40% en cas d’homonymes.

Résultat attendu : Une liste propre, sans lignes vides, avec des noms correctement orthographiés.

Étape 2 : Installez l’extension Derrick

1. Ouvrez votre feuille Google Sheets
2. Allez dans Extensions > Modules complémentaires > Obtenir des modules complémentaires
3. Recherchez “Derrick” dans le marketplace
4. Cliquez sur Installer et autorisez les permissions

Résultat attendu : Un nouveau menu “Derrick” apparaît dans la barre d’outils Google Sheets.

Étape 3 : Recherchez les profils LinkedIn

1. Sélectionnez vos colonnes Prénom et Nom
2. Cliquez sur Derrick > LinkedIn Profile Finder
3. Configurez les colonnes source :
   • Prénom : Colonne A
   • Nom : Colonne B
   • Entreprise : Colonne C (si disponible)
4. Cliquez sur Lancer la recherche

Derrick va interroger LinkedIn et retourner l’URL du profil correspondant dans une nouvelle colonne.

Résultat attendu : Après 30 secondes à 2 minutes (selon la taille de votre liste), vous obtenez une nouvelle colonne avec les URLs des profils LinkedIn.

Taux de succès moyen : 75-85% selon la qualité des données de départ. Les profils non trouvés sont souvent dus à des homonymes ou des profils privés.

Étape 4 : Extrayez les compétences des profils

Maintenant que vous avez les URLs LinkedIn, vous pouvez extraire toutes les données du profil, y compris les compétences.

1. Sélectionnez la colonne contenant les URLs LinkedIn
2. Cliquez sur Derrick > LinkedIn Profile Scraper
3. Cochez “Skills” dans les attributs à extraire (par défaut, tous les 50+ attributs sont cochés)
4. Cliquez sur Enrichir

Derrick va scraper chaque profil et créer de nouvelles colonnes avec :

• Liste complète des compétences
• Nombre d’endorsements par compétence
• Expérience professionnelle
• Formation
• Localisation
• Et 40+ autres attributs

Résultat attendu : Une nouvelle colonne “Skills” contient toutes les compétences séparées par des virgules. Par exemple :

Python, SQL, Machine Learning, Data Analysis, Tableau, AWS, Docker, Git, Agile, Scrum

Temps de traitement : 3 secondes par profil en moyenne. Pour 100 leads, comptez 5 minutes.

Lien vers le workflow complet : Trouver les compétences à partir d’un nom et prénom

Méthode 2 : À partir d’une adresse email

Cas d’usage : Vous avez des emails professionnels (ex: depuis une campagne ou un formulaire web) et voulez enrichir ces contacts avec leurs compétences LinkedIn.

Étape 1 : Préparez votre liste d’emails

Dans Google Sheets, créez une colonne avec les adresses email professionnelles :

Important : Les emails personnels (Gmail, Outlook, etc.) donnent de moins bons résultats. Privilégiez les emails professionnels avec domaine d’entreprise.

Étape 2 : Recherchez les profils LinkedIn associés

1. Sélectionnez la colonne Email
2. Cliquez sur Derrick > LinkedIn Profile Finder > Par Email
3. Lancez la recherche

Derrick utilise plusieurs méthodes pour associer un email à un profil LinkedIn :

• Recherche inversée par domaine d’entreprise
• Analyse du pattern prénom.nom@entreprise.com
• Croisement avec d’autres bases de données publiques

Résultat attendu : URL du profil LinkedIn dans une nouvelle colonne.

Taux de succès : 60-70% (moins précis que la recherche par nom, mais utile pour des leads froids).

Étape 3 : Extrayez les compétences

Suivez la même procédure que la Méthode 1, Étape 4 :

• Sélectionnez la colonne des URLs LinkedIn
• Lancez LinkedIn Profile Scraper
• Obtenez la liste complète des compétences

Lien vers le workflow complet : Trouver les compétences à partir d’un email

Méthode 3 : À partir d’une URL de profil LinkedIn (la plus rapide)

Cas d’usage : Vous avez déjà les URLs LinkedIn (export Sales Navigator, liste manuelle, scraping d’un événement).

Étape 1 : Listez vos URLs LinkedIn

Collez vos URLs dans une colonne Google Sheets :

Format accepté : URL complète ou profil court (/in/nom-prenom-123/).

Étape 2 : Extrayez directement les compétences

1. Sélectionnez la colonne URLs
2. Derrick > LinkedIn Profile Scraper
3. Cochez “Skills” et cliquez sur Enrichir

Résultat attendu : Liste complète des compétences en 3 secondes par profil.

Avantage : C’est la méthode la plus rapide et la plus précise (100% de taux de match puisque vous avez déjà l’URL).

Lien vers le workflow complet : Trouver les compétences à partir d’une URL LinkedIn

Résultat final : ce que vous avez accompli

À ce stade, vous avez :

✅ Une liste enrichie de tous vos prospects avec leurs compétences LinkedIn complètes

✅ Des colonnes structurées prêtes à être filtrées, segmentées et analysées

✅ Un workflow reproductible pour n’importe quelle nouvelle liste

Exemple de résultat final dans Google Sheets :

Chiffres : Pour 500 leads, vous avez désormais :

• 500 profils enrichis en 25 minutes (vs 40 heures manuellement)
• Taux de complétion : 85% (vs 20% manuellement)
• Coût : 500 crédits Derrick (~2€ avec le plan Small, vs 0€ mais 40h de temps humain)

Vous pouvez maintenant exporter ce fichier vers votre CRM, créer des segments par compétences ou personnaliser vos campagnes outbound.

Les erreurs courantes (et comment les résoudre)

Problème 1 : Profils non trouvés ou incomplets

Symptôme : Derrick retourne “Profil non trouvé” ou trouve un mauvais profil.

Impact : Vous perdez 15-25% de vos leads potentiels et risquez de contacter les mauvaises personnes.

Solution :

1. Vérifiez l’orthographe : “Jean-François” vs “Jean Francois” peut faire la différence
2. Ajoutez le nom d’entreprise : Augmente la précision de 40% en cas d’homonymes
3. Utilisez l’email professionnel : marie.dupont@aircall.io est plus fiable que marie.d@gmail.com
4. Vérifiez la visibilité du profil : Certains profils sont privés ou restreints
5. Cas particuliers : Les noms avec particules (“de”, “van”, “von”) doivent être saisis correctement

Exemple de correction :

• ❌ “Marie De La Tour” (espace après “De”)
• ✅ “Marie de la Tour” (minuscules pour les particules)

Problème 2 : Liste de compétences trop longue et non structurée

Symptôme : La colonne Skills contient 40 compétences séparées par des virgules, illisible et inexploitable.

Impact : Impossible de filtrer ou segmenter efficacement. Vous devez trier manuellement.

Solution :

1. Utilisez des formules Google Sheets pour séparer les compétences en colonnes distinctes : =SPLIT(C2, ",") Ceci va créer une colonne par compétence.
2. Créez des colonnes de détection avec des formules conditionnelles : =IF(ISNUMBER(SEARCH("Python", C2)), "OUI", "NON") Permet de créer une colonne “A Python ?” pour filtrer rapidement.
3. Exportez vers votre CRM : HubSpot, Salesforce et Pipedrive permettent de créer des champs personnalisés multi-valeurs pour les skills.
4. Utilisez l’IA de Derrick : La fonction Ask Claude ou Ask OpenAI peut analyser la liste et extraire automatiquement les compétences les plus pertinentes selon vos critères.

Exemple d’automatisation avec Ask Claude :

Prompt : "Extrait les 5 compétences techniques les plus pertinentes pour un poste de Data Engineer"
Input : Python, SQL, Communication, Gestion de projet, AWS, Docker, Excel, PowerPoint
Output : Python, SQL, AWS, Docker

Problème 3 : Données obsolètes ou compétences non à jour

Symptôme : Les compétences extraites datent de 2 ans, la personne a changé de rôle.

Impact : Vous prospectez avec des arguments décalés. Taux de conversion en baisse.

Solution :

1. Vérifiez la date du dernier post LinkedIn : Si la personne est active, son profil est probablement à jour
2. Re-scrapez périodiquement : Tous les 3-6 mois pour des leads prioritaires
3. Combinez avec d’autres sources : GitHub (pour les devs), G2 reviews (pour les tools utilisés)
4. Filtrez par date de dernière mise à jour : Derrick extrait aussi la date de dernière modification du profil

Astuce : Créez un workflow automatisé qui re-scrappe vos top 100 leads tous les trimestres.

Problème 4 : Limites de scraping LinkedIn et risque de blocage

Symptôme : LinkedIn affiche un CAPTCHA ou limite l’accès après trop de requêtes.

Impact : Workflow interrompu, risque de ban temporaire du compte LinkedIn.

Solution :

1. Utilisez Derrick en cloud : Les requêtes passent par l’infrastructure Derrick, pas votre compte personnel
2. Respectez les rate limits : Maximum 500-1000 profils par jour
3. Étalez vos scraping : 100 profils le matin, 100 l’après-midi
4. Ne scrapez pas depuis votre compte principal : Utilisez un compte dédié si vous faites du volume
5. Alternative légale : Derrick respecte les ToS LinkedIn en scrappant uniquement les données publiques

Important : Le scraping LinkedIn est légal si vous ne collectez que des données publiques (décision de justice HiQ vs LinkedIn, 2026). Derrick ne collecte jamais de données privées ou protégées.

Problème 5 : Difficulté à segmenter par niveau de compétence

Symptôme : Vous avez la liste des compétences, mais pas le niveau (débutant, intermédiaire, expert).

Impact : Impossible de prioriser les candidats/leads selon leur niveau d’expertise réel.

Solution :

1. Utilisez les endorsements : Un skill avec 99+ endorsements indique une expertise reconnue
2. Analysez le poste actuel : “Senior Data Engineer” avec Python = niveau expert probable
3. Combinez avec l’expérience : Si Python est listé et que la personne a 8 ans d’expérience comme dev, c’est un senior
4. Fonction AI Lead Scoring de Derrick : Assigne automatiquement un score de qualification basé sur le contexte

Exemple de scoring automatisé :

Critères : 
- Compétence recherchée : Python
- Endorsements : >50
- Poste actuel : contient "Senior" ou "Lead"
- Expérience : >5 ans

Résultat : Score A (candidat prioritaire)

Pour aller plus loin : cas d’usage avancés

1. Créer des segments de prospection par stack technique

Objectif : Qualifier vos leads B2B SaaS selon les outils qu’ils maîtrisent.

Exemple : Vous vendez un outil d’automatisation marketing. Vous voulez cibler les Growth Marketers qui utilisent déjà HubSpot (pour un upsell) vs ceux qui utilisent Mailchimp (migration plus facile).

Workflow :

1. Extrayez les compétences de 1000 Growth Marketers
2. Créez une colonne de filtrage : =IF(ISNUMBER(SEARCH("HubSpot", Skills)), "HubSpot User", IF(ISNUMBER(SEARCH("Mailchimp", Skills)), "Mailchimp User", "Other"))
3. Segmentez vos campagnes par stack :
   • HubSpot Users → Message : “Complétez votre stack HubSpot avec…”
   • Mailchimp Users → Message : “Passez de Mailchimp à une solution tout-en-un…”

Résultat mesuré : Taux de réponse +35% vs message générique.

2. Sourcing de candidats avec critères techniques précis

Objectif : Recruter un profil niche (ex: “Backend Engineer avec Rust, Kubernetes et expérience fintech”).

Workflow :

1. Exportez 500 profils depuis Sales Navigator avec filtre “Backend Engineer”
2. Extrayez les compétences via Derrick
3. Filtrez : Skills CONTIENT "Rust" ET "Kubernetes" ET Company CONTIENT "fintech|bank|payment"
4. Résultat : 12 candidats ultra-qualifiés au lieu de 500 à trier manuellement

Gain de temps : 8 heures de screening → 15 minutes.

3. Veille concurrentielle automatisée

Objectif : Analyser les compétences de 500 employés de votre concurrent pour identifier leur stack technique.

Workflow :

1. Exportez tous les employés du concurrent via LinkedIn Company Scraper
2. Extrayez les compétences de tous les profils
3. Créez un tableau croisé dynamique des compétences les plus fréquentes
4. Identifiez les technologies qu’ils utilisent (AWS vs GCP, React vs Angular, etc.)

Insight obtenu : “Notre concurrent recrute massivement sur Kafka et Kubernetes → ils préparent probablement une migration vers l’event streaming.”

Lien connexe : 10 Meilleurs Outils de Scraping LinkedIn

Aspects légaux et conformité RGPD

Ce qui est légal

✅ Scraper des données publiques : Les informations affichées publiquement sur LinkedIn (nom, job title, compétences) sont légalement accessibles (décision HiQ vs LinkedIn, 2026).

✅ Enrichir votre CRM : Vous pouvez stocker ces données si vous avez un intérêt légitime (relation commerciale, recrutement).

✅ Prospection B2B en France : La prospection email B2B (adresse professionnelle) est autorisée sans consentement préalable.

Ce qui est interdit

❌ Revendre les données : Les données LinkedIn ne peuvent pas être revendues à des tiers.

❌ Collecter des données privées : Emails personnels, numéros de téléphone privés, messages InMail.

❌ Spammer : Envoyer des messages automatisés en masse via LinkedIn InMail (violation ToS LinkedIn).

Bonnes pratiques RGPD

1. Informez les personnes : Ajoutez une mention “Nous avons trouvé votre profil sur LinkedIn” dans votre premier contact
2. Honorez les demandes de suppression : Si quelqu’un vous demande de supprimer ses données, faites-le sous 30 jours
3. Limitez la durée de conservation : Ne gardez pas de données de prospects froids pendant plus de 3 ans
4. Documentez votre base légale : “Intérêt légitime pour la prospection commerciale B2B”

En résumé : Derrick collecte uniquement des données publiques LinkedIn. C’est légal, mais vous devez respecter le RGPD dans l’utilisation que vous en faites.

Conclusion : par où commencer maintenant

Vous savez désormais comment extraire et exploiter les compétences LinkedIn pour qualifier vos leads, sourcer des candidats ou analyser la concurrence. Voici votre plan d’action immédiat :

Étape 1 : Créez un compte Derrick gratuit (200 crédits offerts, pas de CB)

Étape 2 : Choisissez votre méthode selon vos données :

• Vous avez des noms → Méthode 1 (par nom/prénom)
• Vous avez des emails → Méthode 2 (par email)
• Vous avez des URLs LinkedIn → Méthode 3 (par URL)

Étape 3 : Testez sur 10-20 profils pour valider le workflow

Étape 4 : Scalez à votre liste complète et segmentez par compétences

Étape 5 : Automatisez avec Zapier/Make pour enrichir automatiquement chaque nouveau lead

Commencez à extraire les compétences LinkedIn en 2 minutes

Installez Derrick dans Google Sheets et testez gratuitement sur vos premiers prospects. Aucune compétence technique requise.

Installer Derrick gratuitement →

Prochaine étape : Une fois vos leads enrichis avec leurs compétences, découvrez comment utiliser LinkedIn Sales Navigator pour la prospection B2B et maximiser votre taux de conversion.

FAQ

Comment extraire les compétences LinkedIn gratuitement ?

Derrick offre 200 crédits gratuits (= 200 enrichissements). Pour plus de volume, le plan Small à 9€/mois inclut 4000 crédits. Alternatives : LinkedIn Lite (3-5 skills visibles seulement) ou scraping manuel (très lent).

Peut-on trouver les compétences sans compte LinkedIn Premium ?

Oui. Derrick fonctionne sans Sales Navigator. Vous voyez toutes les compétences publiques. Premium/Sales Nav donne accès à plus de filtres dans LinkedIn, mais n’est pas requis pour l’extraction.

Les compétences extraites sont-elles à jour ?

Derrick scrappe en temps réel. Les données sont aussi récentes que le profil LinkedIn lui-même. Si la personne met à jour ses skills, vous verrez les changements lors du prochain scraping.

Combien de temps faut-il pour extraire 1000 compétences LinkedIn ?

Environ 50 minutes avec Derrick (3 secondes par profil). Manuellement, comptez 80+ heures. Le ROI est évident à partir de 100 profils.

Peut-on automatiser l’extraction avec un CRM ?

Oui. Derrick s’intègre avec Zapier, Make et n8n. Exemple : Chaque nouveau contact HubSpot déclenche automatiquement l’extraction des compétences LinkedIn et enrichit le CRM.

Est-ce légal de scraper les compétences LinkedIn ?

Oui, tant que vous collectez uniquement des données publiques (décision de justice HiQ vs LinkedIn, 2026). Derrick respecte ce cadre légal. Vous devez cependant respecter le RGPD dans l’usage des données.