Et si vos consommateurs avaient déjà les réponses à vos questions ?
Écoutez-les avant d’engager le terrain.
Quanti et focus groups avec des consommateurs virtuels bâtis sur 25 ans de réponses réelles.
Recevez les conseils d’une agence de terrain en études marketing depuis 2001, qui a bâti sa propre IA, dédiée à vos études.
Vous souhaitez tester une idée avant d’investir ?
Un pack, un prix, un concept, une pub : confrontez-les à vos consommateurs en quelques heures plutôt qu’en quelques semaines.
Vous souhaitez préparer votre terrain ?
Prétestez votre questionnaire, vérifiez vos quotas, anticipez les réactions avant de réunir vos groupes.
Vous souhaitez garder la main sur vos études ?
L’IA démultiplie votre capacité sans vous remplacer : vous gardez vos méthodes, elle vous assiste dans l’animation, l’analyse et vos rapports.
Nos consommateurs virtuels ne remplacent pas le terrain : ils vous permettent d’y arriver mieux préparé. Confronter une idée à des profils contrastés, remettre en question une hypothèse, explorer des pistes auxquelles vous n’auriez pas pensé : l’IA n’est pas là pour simplifier votre réflexion, mais pour la rendre plus exigeante.
Ce que nous ajoutons à vos méthodes : la rapidité, en quanti comme en quali, et de l’interactivité… jusqu’à animer vous-même vos groupes de consommateurs virtuels en direct ! De nouveaux outils, pour vos propres études comme pour celles de vos clients.
Quanti
Exemple : une étude sur les télécommunications Plus de 3 000 consommateurs virtuels interrogés, plus de 60 000 réponses en 2 h 30. Chaque répondant virtuel est ancré dans des comportements réellement observés sur 25 ans d'études. Le temps gagné revient à votre propre analyse, en plus de celle que nous vous livrons. Vous testez vos idées avant d'engager le terrain.
De très grands échantillons : de 200 à 5 000 personas dans nos forfaits, 10 000 et plus sur demande.
Des fractions précises de la population française : âge, genre, catégorie socioprofessionnelle, région, ville ou code postal, habitudes de consommation, marques achetées. Vos quotas sont respectés et un redressement INSEE est appliqué.
Tous les formats de question : choix unique ou multiple, échelles, NPS, questions ouvertes.
Un dossier d'analyse complet, sans option à ajouter : tri à plat, tris croisés avec tests de significativité, export SPSS, profils types, rapport et présentation.
Quali
Exemple : un produit de grande consommation La même rapidité, sur la même base de réponses réelles : quatre focus groups réalisés en moins de 30 minutes. Et parce que votre métier se joue dans la salle, nous avons pensé particulièrement à vous : vous pouvez aussi, si vous le souhaitez, animer vos groupes en direct. Vous relancez, vous posez vos questions au micro ou par écrit, vous montrez un visuel, et le groupe ou un persona en particulier vous répond aussitôt. En mode interactif, vous restez maître du déroulé de vos groupes quali.
Claire, l'animatrice virtuelle de vos focus groups Quali
Elle réunit nos consommateurs virtuels autour de votre projet et conduit la discussion selon votre guide. Vous pouvez à tout moment prendre la main.
Quelques-uns de nos consommateurs virtuels
Un simple aperçu de nos personas : d'un clic, certains présentent leur profil de leur propre voix.
Interrogez nos personas à loisir et en toute conformité RGPD.
Personas : consommateurs virtuels modelés sur de vraies personnes de notre panel, sans aucune donnée d’identification. Aucun n’est inventé : chacun porte les habitudes, les marques, les préférences et les rejets déclarés au fil des années.
L'IA ne remplace pas votre expertise : elle la démultiplie.
C'est vous qui cadrez l'étude, choisissez vos cibles, conduisez vos groupes et donnez du sens aux résultats. Nos consommateurs virtuels vous apportent le volume, la vitesse et la matière. Vous livrez à votre marque, avec votre regard d'expert.
★
Confidentialité réciproque : Profils Conso est astreint au secret professionnel depuis 2001.
Ce qui rend tout cela possible.
Entre le terrain classique, qui engage du temps et des moyens importants, et les panels synthétiques, qui travaillent sans données réelles, il existe un troisième chemin : des consommateurs virtuels appuyés sur 25 ans de réponses réelles.
Concrètement, chaque persona porte ce que son modèle a déclaré dans nos enquêtes, parfois pendant des années : ses habitudes, les marques qu’il consomme ou non, les raisons de ses préférences et de ses rejets. Il n’est pas neutre : il a des avis et sait les justifier. Les données personnelles de notre panel physique restent protégées, dans le strict respect du RGPD. C’est toute notre force et notre différence.
25
ans de recrutement panel terrain
400 K
panélistes physiques
✦✦✦✦
262 168
personas IA simulables
102 M
réponses historiques
18
secteurs couverts
🔬Pour les curieux méthodo (validation scientifique)
Validation prédictive : corrélation de Pearson 0.96, validée sur 4 secteurs (68 questions)
Erreur moyenne absolue (MAE) : 6,9 points de pourcentage par réponse en mode hybride (étude test : 50 vrais répondants + 100 personas IA)
Architecture IA : modèles IA locaux de 35 à 235 milliards de paramètres, choisis selon la tâche (famille Qwen)
Deux profils, deux séries de questions distinctes. Cliquez sur l’onglet qui vous ressemble.
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Vous avez des doutes sur l'IA appliquée aux études de marché ? C'est normal. Nous aussi, nous étions sceptiques avant de mesurer. Voici nos réponses, chiffrées et vérifiables.
1« L'IA ne peut pas remplacer de vrais consommateurs. »
Nous sommes d'accord. Et ce n'est pas notre objectif. Nos personas ne remplacent pas le terrain — ils le complètent. Nous sommes opérateurs terrain depuis 2001 : focus groups, panels, recrutement. L'IA prend le relais là où le terrain est trop lent, trop coûteux ou impossible à déployer à grande échelle. Notre mode hybride (vrais répondants et IA pondérés à parts égales) obtient une corrélation de 0.96 avec les résultats du terrain seul (étude test : 50 réels + 100 personas IA).
2« Comment faire confiance à des réponses générées par une machine ? »
En ne nous croyant pas sur parole. Nous publions nos scores de fidélité : Pearson 0.96, validé sur 4 secteurs, 68 questions, 11 951 répondants réels, et MAE 6.9 points de pourcentage en mode hybride (étude test : 50 réels + 100 personas IA). Notre base seule, sans IA, atteint déjà 4.3 pts de MAE avec 30 personas. Rares sont les acteurs du secteur qui communiquent ces chiffres. Notre proposition : envoyez-nous une étude terminée, nous simulons les mêmes profils à l'aveugle et vous livrons la comparaison. Zéro engagement.
3« Vos personas répètent juste ce qu'ils ont appris, ils n'innovent pas. »
C'est la critique la plus intéressante. Quand un persona n'a jamais été confronté à un concept, notre IA ne répète pas — elle extrapole à partir de ses dimensions comportementales : adoption de l'innovation, sensibilité prix, profil digital. Un « Innovateur qualité-d'abord » réagira différemment d'un « Prix-d'abord méfiant », même face à un produit qui n'existe pas encore. C'est la profondeur de 18 dimensions qui permet cette projection — pas juste l'historique d'achat.
4« 262 000 personas, c'est du marketing, pas de la science. »
Ce n'est pas un chiffre marketing, c'est un SELECT COUNT(*). Chaque persona correspond à un vrai consommateur français qui a répondu à un ou plusieurs questionnaires entre 2001 et 2026. Ce qui compte, ce n'est pas le volume — c'est la profondeur : 42 faits de consommation en moyenne par persona, 6 500 marques, un profil comportemental calculé à partir de ses réponses. Et surtout : un score de fidélité validé empiriquement sur 8 questionnaires, 4 secteurs, par les mêmes métriques statistiques standard que n'importe quel institut peut vérifier.
5« Un LLM est trop poli, il dit toujours oui. »
C'est le problème connu de la « complaisance » (sycophancy) des IA. Notre parade : chaque persona est conditionné par son vécu réel, pas par une instruction générique. Un persona qui a historiquement noté 2/10 les produits d'une catégorie ne va pas soudain donner 8/10. Mieux : nous mesurons les marques qu'il n'achète pas (31 400 personas avec des réserves explicites). Nos personas disent non, hésitent, se contredisent — parce que leurs données réelles le font.
6« Les données de 2001 sont obsolètes pour prédire 2026. »
Les données de 2001 ne sont pas « obsolètes » — elles sont l'historique individuel du persona (ses goûts, son style, sa personnalité). Mais nous ne nous arrêtons pas là. Chaque persona est également nourri d'un contexte actualisé : 52 sources professionnelles, 12 secteurs, tendances, lancements, prix, réglementation. Ce contexte est daté, sourcé, traçable et actualisé à chaque étude. Le passé rend chaque persona unique. Le présent l'ancre dans la réalité d'aujourd'hui.
7« C'est moins cher, donc c'est forcément moins bien. »
L'argument n'est pas « moins cher ». L'argument est « moins risqué ». Combien coûte un lancement de produit raté ? Nos personas permettent de simuler 50 scénarios différents avant d'investir un euro en développement ou en média. Le terrain classique vous donne une réponse en 6 semaines. Nous vous donnons 50 réponses en 48 heures. Ce n'est pas une économie — c'est une assurance.
8« L'IA hallucine, comment garantir la fiabilité ? »
L'hallucination se produit quand un LLM génère sans ancrage factuel. Notre IA est conditionnée par des données réelles individuelles : 42 faits de consommation en moyenne, un profil comportemental calculé, un historique de marques. Elle ne « devine » pas un consommateur générique — elle incarne un profil documenté. Et nous vérifions : test à l'aveugle, question par question, 16 réponses identiques sur 19 en moyenne. Si l'IA se trompe, nous le savons — et nous le mesurons.
9« Ça marche en agro, mais pas dans mon secteur. »
Validé à date sur 4 secteurs (agroalimentaire, cosmétique, capillaire, santé), mais nos personas couvrent 18 secteurs avec 6 500+ marques. La corrélation de 0.96 est une moyenne — sur certains secteurs bien couverts, elle est plus haute. Sur des niches moins documentées, elle peut être plus basse. C'est pour cela que nous proposons un test à l'aveugle sur vos propres données : pas de promesses génériques, un résultat mesuré sur votre secteur.
10« RGPD et IA, c'est compatible ? »
Chez nous, oui. Nos personas sont incarnés sur nos propres machines, en France (GPU 96 Go VRAM dédié), et aucune donnée permettant d'identifier un panéliste ne quitte nos serveurs. Les personas ne portent ni nom, ni adresse, ni identifiant direct : leur profil est fait de comportements et d'habitudes, pas de données nominatives. La profondeur du profil (42 faits de consommation en moyenne) peut inquiéter, mais ces dimensions sont des agrégats comportementaux. Les résultats de votre étude sont produits sur nos propres machines et ne passent ni ne transitent par aucun service en ligne : ils sont 100 % confidentiels. RGPD natif par conception.
11« Votre panel est volontaire, pas représentatif de la population française. »
C'est vrai — et c'est vrai de tous les panels, y compris les plus grands. Aucun panel d'études n'est un échantillon aléatoire de la population générale. Ce qui compte, c'est la diversité et la profondeur : 262 168 profils, 25 ans de collecte, 18 secteurs, toutes les tranches d'âge, toutes les CSP, toutes les régions. Et surtout : nous ne prétendons pas représenter « les Français » — nous ciblons votre segment, avec des personas qui matchent exactement votre brief.
12« Sur des sujets sensibles, l'IA manque de profondeur émotionnelle. »
Sur certains sujets — santé, deuil, détresse financière — un vrai consommateur exprime des nuances que l'IA ne restitue pas avec la même intensité. Nous le reconnaissons. C'est précisément pour cela que nous maintenons notre activité terrain : focus groups, entretiens individuels, quali en face à face. Pour les sujets à forte charge émotionnelle, le terrain reste irremplaçable. Nos personas excellent sur les études de marché, de marque, de positionnement et de pricing — là où les données comportementales font la différence.
Vous voyez le potentiel et vous voulez comprendre comment l'exploiter.
1Comment fonctionne le mode hybride réel + IA ?
Le principe : vous nous fournissez un lot de réponses réelles (30, 50, 100… selon votre budget), et notre IA les utilise comme ancrage de calibrage pour affiner ses projections. C'est ce qu'on appelle le PPI (Prediction-Powered Inference) : la distribution réelle corrige les biais de l'IA, l'IA apporte le volume et la vitesse. Le ratio est libre — 100% IA, 100% terrain, ou n'importe quel mix entre les deux. Plus vous injectez de réel, plus le MAE baisse : 6.9 pts avec 50 réels + IA, 5.8 pts avec 100 réels + IA. Même sans IA, notre base seule atteint 4.3 pts de MAE avec 30 personas.
2Peut-on tester un concept qui n'existe pas encore ?
Oui. C'est même l'un des cas d'usage les plus puissants. Soumettez un questionnaire décrivant un concept inédit — nouveau produit, nouveau packaging, nouvelle offre tarifaire. Chaque persona réagira en fonction de ses dimensions comportementales (adoption innovation, sensibilité prix, profil digital), pas juste de son historique d'achat. Vous pouvez ainsi simuler 50 variantes de lancement avant d'investir un centime en développement. C'est du « pre-flight simulation » : tester avant de décoller.
3Combien de scénarios peut-on simuler en parallèle ?
Autant que nécessaire. Avec un terrain classique, chaque variante de questionnaire coûte un nouveau recrutement. Avec nos personas, vous pouvez tester 10, 20, 50 versions du même questionnaire — différents wordings, différents prix, différents positionnements — sur les mêmes profils de cible. Le coût marginal de chaque simulation supplémentaire est quasi nul. C'est ce qui transforme l'étude de marché en outil de décision itératif.
4Comment l'IA gère-t-elle les contradictions d'un vrai consommateur ?
Nos personas ne sont pas des robots cohérents à 100%. Un vrai consommateur peut dire qu'il privilégie le bio et acheter du Nutella. Nos personas reproduisent ces tensions parce qu'elles sont dans les données réelles. Le persona hérite des contradictions du vrai consommateur dont il est issu. Il hésite, nuance, change d'avis entre le début et la fin d'un questionnaire. C'est cette « pagaille productive » qui rend les verbatims exploitables — pas une cohérence artificielle.
5Quel LLM utilisez-vous et pourquoi en local ?
Nous utilisons des modèles open-source allant jusqu'à 235 milliards de paramètres, exécutés sur GPU 96 Go VRAM dédié. En local pour trois raisons : confidentialité (les personas sont incarnés chez nous, rien d'identifiant ne sort), reproductibilité (mêmes paramètres = mêmes résultats, pas de « mise à jour surprise » d'un fournisseur cloud), et performance (modèles complets, pas des versions allégées). C'est plus coûteux à maintenir, mais c'est la garantie que vos données restent vos données.
6Comment intégrer vos résultats dans notre BI ou CRM ?
Nous livrons les résultats dans des formats standard : CSV, Excel, JSON. Chaque simulation produit un jeu de données structuré (réponses par persona, scores agrégés, verbatims, métriques de fidélité) directement importable dans vos outils d'analyse, votre BI (Power BI, Tableau) ou votre CRM. Pas de format propriétaire, pas de dépendance technique. Vous pouvez aussi croiser nos personas avec vos propres segments clients.
7Peut-on croiser vos personas avec nos propres données clients ?
Oui. Si vous avez des profils clients typés (segments CRM, cohortes, buyer personas internes), nous pouvons mapper nos personas sur vos segments via les critères communs (genre, âge, CSP, comportement d'achat, secteur). L'intérêt : tester un questionnaire sur un équivalent IA de votre base clients, sans solliciter vos vrais clients. Vous gardez la relation client intacte tout en obtenant des résultats prédictifs.
8Quelle est votre roadmap IA pour 2026-2027 ?
Trois axes principaux. Précision : notre mode hybride (PPI) atteint déjà 6.9 pts de MAE — l'objectif est de passer sous les 5 pts, ce qui est à portée puisque notre base seule (sans IA) y est déjà. Couverture : étendre la validation empirique de 4 à 12 secteurs. Indice de confiance : livrer avec chaque simulation un score de fiabilité spécifique (pas juste un score moyen), basé sur la profondeur des données disponibles pour votre segment exact. L'IA évolue vite — nos données terrain, elles, s'enrichissent chaque semaine.
9Comment former nos équipes à utiliser vos panels virtuels ?
Nos personas ne remplacent pas vos chercheurs — ils les augmentent. Vos équipes continuent à rédiger les questionnaires, à définir les cibles, à analyser les résultats. Nous gérons la simulation. La prise en main est immédiate : vous nous envoyez un questionnaire, nous livrons les résultats dans votre format habituel. Pas de logiciel à installer, pas de formation technique. Vos équipes se concentrent sur l'analyse stratégique, pas sur la collecte.
10Quels sont les secteurs où vos personas performent le mieux ?
Nos meilleurs résultats sont sur les secteurs avec le plus de profondeur historique : agroalimentaire, cosmétique, capillaire et santé/pharma (0.96 de corrélation validée). Les secteurs FMCG en général performent très bien grâce à la densité de nos données marques (3,5M d'associations). Pour les secteurs B2B ou très nichés, la performance dépend de la couverture — d'où notre proposition de test à l'aveugle.
11Y a-t-il un risque de trop s'appuyer sur le virtuel et perdre le contact terrain ?
Oui, et c'est un risque réel que nous prenons très au sérieux. C'est pourquoi nous restons opérateurs terrain : recrutement de panélistes, focus groups, tables rondes, entretiens individuels. Le terrain nourrit l'IA, pas l'inverse. Sans nouvelles données réelles, nos personas deviendraient une chambre d'écho. Notre modèle hybride n'est pas un argument commercial — c'est une nécessité méthodologique. Le jour où nous arrêtons le terrain, nos personas perdent leur avantage.
