Une base prédictive unique en France
La prédictivité ne vient pas de l'IA. Elle vient des données.
Résultat : les mêmes tendances apparaissent. Les réponses dominantes sont identifiées. La base est représentative par construction — 25 ans de collecte, 102M de réponses, 18 secteurs.
Validé sur 4 secteurs : agroalimentaire, cosmétique, capillaire et santé. Sur 68 questions fermées et 117 simulations, l'IA identifie les bonnes tendances dans 96% des cas.
Comment savons-nous que nos personas sont fiables ?
Nous faisons ce qu'on appelle un test à l'aveugle : nous prenons un vrai consommateur qui a déjà répondu à un questionnaire, nous demandons à son persona virtuel de répondre au même questionnaire, puis nous comparons. Question par question. Réponse par réponse.
Résultat : sur 19 questions, 16 réponses identiques.
En moyenne, le persona répond comme le vrai consommateur 9 fois sur 10.
Taux de concordance : 0.93 — validé sur 4 secteurs : agroalimentaire, cosmétique, capillaire et santé (96% de concordance).
Ce score s'appelle un score de fidélité. Il se calcule selon des règles statistiques standard, les mêmes pour tout le monde. Nous ne les avons pas inventées.
La différence, c'est que nous le publions. Dans notre secteur, peu d'acteurs communiquent ce chiffre. Certains ne le mesurent pas. D'autres préfèrent ne pas en parler. Nous, nous pensons que si vous investissez dans une simulation, vous avez le droit de savoir à quel point elle est fiable — avant de prendre des décisions.
Y compris sur les marques : nos personas connaissent en moyenne 18 marques chacun. Lors de tests à l'aveugle sur des questions marques, le persona identifie correctement 5 marques sur 7 achetées par le vrai consommateur — contre 2 sur 7 sans connaissance marque.
Ces scores sont reproductibles et vérifiables. Envoyez-nous une étude terminée. Nous simulons les mêmes profils à l'aveugle et vous livrons la comparaison des résultats.
Les approches purement synthétiques génèrent des profils. Nous, nous avons construit des personas guidés par les habitudes, les préférences et les opinions des consommateurs eux-mêmes.
Résultats redressés sur 9 dimensions INSEE 2025 — comme un institut de sondage national.(si utile dans le cadre de l'étude...)
Compatible avec les standards des grands instituts français
Nos personas s'intègrent sans friction dans les grilles méthodologiques que vos donneurs d'ordres connaissent déjà. Voici les instituts avec lesquels notre structure de données est 100 % alignée aujourd'hui.
Sur le segment FMCG grande consommation, nous disposons d'un sous-panel de 17 610 personas avec Responsable Des Achats alimentaire déclaré — soit 88 % de la taille du panel Kantar Worldpanel France (20 000 foyers).
Survolez une ligne pour voir le détail de la grille utilisée.
Cliquez pour découvrir chaque thème
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Sécurité, infrastructure et confidentialité
GPU 96 Go, LLM local, RGPD natif, aucune donnée dans le cloud
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Ce qu'en disent les experts
Jensen Huang (NVIDIA), Laurent Flores (ESOMAR)
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Courbe d'adoption de Rogers
Identifiez vos innovateurs, early adopters et retardataires avant le lancement
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La théorie de la diffusion des innovations d'Everett Rogers (1962) décompose l'adoption d'un produit en 5 segments. Nos personas permettent de les identifier en avance — avant même le lancement.
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Price Sensitivity Meter (Van Westendorp)
Trouvez le prix acceptable, optimal et les seuils psychologiques
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Le modèle de Van Westendorp (1976) identifie la zone de prix acceptable en posant 4 questions à chaque persona. Nos simulations reproduisent ce protocole à l'échelle.
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Registres de langue (Biber)
Chaque persona parle comme son profil — pas comme un chatbot
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Douglas Biber (1988) a identifié des dimensions de variation linguistique qui distinguent le parlé de l'écrit, le familier du soutenu. Notre LLM 72b calibre le registre de chaque persona.
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Redressement INSEE — le standard des grands instituts
9 dimensions démographiques, marges officielles 2025, protocole identique IFOP/Ipsos/BVA
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Aucun panel n'est parfaitement représentatif. Le nôtre non plus. C'est pourquoi nous appliquons un calage sur marges INSEE (méthode raking IPF) — le même protocole que les instituts de sondage nationaux. Chaque répondant simulé reçoit un poids qui corrige les écarts entre notre panel et la population française réelle.
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Notre moteur de simulation est transposable sur n'importe quel type de données et dans tous les secteurs de l'économie
Santé, banque, industrie, RH, collectivités... en France et à l'international
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Vous avez des bases clients, patients, usagers, collaborateurs ? Notre moteur les transforme en personas simulables : chaque individu devient un profil capable de répondre à vos questionnaires comme le ferait la personne réelle. Le processus s'installe sur votre infrastructure, aucune donnée ne sort de chez vous.
Vérifiez par vous-même
Envoyez-nous une étude terminée. Nous simulons les mêmes profils à l'aveugle et vous livrons la comparaison. Zéro engagement.
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