Transformer les données consommateurs en intelligence stratégique

Sensia s’appuie sur une stack IA propriétaire combinant NLP, scoring et moteur RAG multilingue — pensée pour analyser des données non structurées à grande échelle.

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Une interface conversationnelle construite sur une base solide

Le Copilote de Sensia n’est pas un simple chatbot. Il repose sur un moteur RAG multilingue capable d’extraire les insights les plus pertinents à partir de vos données structurées ou non structurées.
Chaque réponse est sourcée, traçable et contextualisée.

Grâce à notre interface intelligente, vous pouvez :

Poser des questions métier précises
Extraire des insights ciblés directement depuis vos données
Obtenir des réponses riches, contextualisées et prêtes à l’usage

Chaque réponse est traçable et basée sur vos propres données — pour une fiabilité, une précision et une pertinence maximales.

Demandez. Explorez. Activez. Instantanément.

Posez vos questions stratégiques. Notre IA vous restitue des insights, résume les feedbacks consommateurs, et vous aide à décider plus vite — avec plus de pertinence.

Exemples de questions :

Quels sont les principaux irritants liés à notre nouveau packaging ?
Résume l’intention d’achat pour cette gamme en Allemagne
Quelle est la perception de la durabilité autour de cet ingrédient?

Pas de boîte noire : chaque réponse est traçable, fondée sur vos données et vos analyses.

Couche de collecte — Collecte automatisée des avis, posts, pages produit, fichiers internes (CSV)...
Modèles NLP Verticaux — Des modèles NLP spécialisés par secteur, capables de
- Extraire les entités clés (ex : ingrédients, formats, irritants)
- Détecter les sentiments dans leur contexte (BERT-based, fine-tuned)
- Classer les attributs et thèmes
- Scorer l’intention d’achat, la valeur perçue, la performance RSE, etc.
Knowledge Indexing Layer (RAG) — Transformation des insights en une base de connaissances multilingue pour une recherche sémantique rapide et précise (RAG)
Couche Générative Insight — Structurée et guidée par cas d'usages
- à partir de prompts spécifiques à chaque cas d’usage
  (ex. évaluation UX, leviers d’innovation, analyse de claims)
- par source et sous forme de vues consolidées multi-sources
- directement accessibles sous forme de rapports structurés dans l’interface interface
- indexées dans le moteur RAG pour une exploration conversationnelle
Interface Générative (Copilot) — Permet aux utilisateurs de poser des questions stratégiques et d’obtenir des réponses riches en insights, traçables et directement issues de la base de connaissances indexée.