Dans les coulisses de l’IA Feedier : ce que fait vraiment l’intelligence artificielle

L’intelligence artificielle (IA) occupe aujourd’hui une place centrale dans l’écosystème des plateformes d’expérience client. Mais au-delà du mot-clé, souvent galvaudé, peu d’acteurs prennent le temps d’expliquer ce que recouvre réellement leur approche. Feedier fait le pari inverse : celui de la transparence et de la précision technique.

À l’occasion d’un atelier interne, Alexis, CTO de Feedier, a dévoilé l’architecture et les choix technologiques qui fondent l’intelligence de la plateforme. Loin des discours marketing, une plongée dans les entrailles d’un système pensé pour la performance, la scalabilité et l’impact métier.

Cet article a été rédigé en août 2025. La technologie Feedier évoluant rapidement, certaines informations présentées ici peuvent ne plus être à jour au moment de votre lecture.

Architecture centrée sur le langage naturel pour les données textuelles

Chez Feedier, tout commence par les données, qu'elles soient structurées ou non structurées. Chaque commentaire client déclenche une série de processus automatisés. Lorsqu'un répondant fournit une note, celle-ci est immédiatement convertie en une échelle standardisée de 0 à 100 %, quel que soit le format d'origine, tel qu'une échelle de 5 points, une échelle de 10 points ou une échelle de Likert. Cette standardisation garantit un calcul cohérent de la Taux de satisfaction, un indicateur composite qui combine la note numérique avec le sentiment exprimé dans la réponse textuelle qui l'accompagne.

C'est là que la véritable valeur émerge : dans la capacité d'interpréter avec précision les commentaires en texte libre. Chaque commentaire est analysé à travers plusieurs couches, notamment détection des sentiments, extraction de thèmes, reconnaissance d'entités nommées (tels que les noms de produits, les services ou les marques), et score d'actionnabilité. L'objectif est clair : identifier rapidement les informations sur lesquelles il est possible d'agir et filtrer les informations non pertinentes.

Comment les LLM améliorent la précision analytique

Pour réaliser ces analyses, Feedier s'appuie sur des modèles avancés de langage large (LLM), notamment ceux de Mistral, sélectionnés pour leur efficacité et leur indépendance. Contrairement à de nombreuses pratiques industrielles actuelles, ces modèles ne font pas l'objet d'une formation interne. « Ce serait une perte de temps et de ressources », explique Alexis. « Les modèles sont déjà d'excellente qualité. Notre rôle est de les utiliser intelligemment, en fournissant le bon contexte et les bonnes instructions. »

Cette approche dépend de l'orchestration précise des instructions. Chaque tâche, qu'il s'agisse de la détection de thèmes, de l'extraction d'entités ou de la classification des sentiments, est effectuée selon des instructions bien définies, adaptées au contexte commercial spécifique du client.

« L'IA devient bien plus efficace lorsqu'elle est bien guidée. Ce que nous optimisons, ce n'est pas le modèle lui-même, mais l'expérience intelligente qui en découle. »

Des vecteurs pour comprendre le sens

L'autre pilier de l'architecture Feedier repose sur le vectorisation sémantique. Chaque mot pour mot est transformé en un vecteur de 1 024 dimensions, représentant sa signification dans un espace mathématique. Cette représentation permet de calculer la proximité entre des concepts abstraits (tels que « mobilier ») et des milliers de commentaires textuels, sans se fier à des mots-clés exacts.

Ces vecteurs sont utilisés pour plusieurs fonctionnalités stratégiques : suggestion automatique de thèmes, recherche sémantique dans les verbatims, correspondance contextuelle dans les plans d'action. La note finale attribuée à un verbatim combine cette similitude vectorielle avec d'autres métriques internes (notamment l'AlphaScore) selon une fonction de notation empirique, ajustée par apprentissage itératif.

IA évolutive grâce à une conception modulaire et à une utilisation efficace des ressources

L'accent mis sur les performances va au-delà d'une simple préférence technique, il répond directement à un besoin commercial fondamental : étendre l'analyse des commentaires à tous les environnements de l'entreprise. Chaque décision architecturale est fondée sur la réalité opérationnelle, en mettant l'accent sur le contrôle des coûts, la faible latence, les capacités de traitement multilingues et, surtout, la robustesse dans divers contextes industriels.

Par exemple, lorsqu'un nouveau sujet est défini au sein d'une organisation, Feedier peut retraiter automatiquement jusqu'à 10 000 entrées textuelles récentes afin de détecter des modèles pertinents et d'affiner ses recommandations. Le système est également conçu pour intégrer les commentaires des utilisateurs de manière dynamique. Si un utilisateur modifie un sujet ou rejette une suggestion, cette entrée est conservée et les instructions correspondantes sont ajustées pour améliorer la précision future. Cette boucle de rétroaction continue garantit que l'IA s'adapte à l'utilisation spécifique au domaine tout en maintenant une précision à grande échelle.

L'IA appliquée : une perspective fonctionnelle et pragmatique

En substance, c'est toute une vision de l'IA qui se dessine : moins spectaculaire, mais beaucoup plus utile. Pas de fumée ni de miroirs, pas de modèles locaux coûteux, pas d'obsession pour l'automatisation totale. Une seule conviction : une IA bien conçue, bien éduquée et bien contextualisée peut transformer radicalement la façon dont les organisations écoutent leurs clients.

Et surtout, permettez-leur d'agir.