Plus besoin de vous creuser la tête pour définir un plan de code avec des thèmes dépourvus de biais, qui ne se chevauchent pas et s'appliquent à l'intégralité de vos verbatims. Avec Caplena, vous pouvez importer vos données en un clic et obtenir des codes hiérarchisés, avec des descriptions et la fréquence de chaque thème.

Que vous ayez 100 ou plus de 100 000 verbatims, notre IA propriétaire utilise des LLMs pour générer un plan de code statistiquement pertinent et « MECE » de par sa conception, avec des sujets Mutuellement Exclusifs et Collectivement Exhaustifs afin de véritablement restituer ce que disent vos données.

Alors que d'autres solutions manquent de flexibilité pour apporter des modifications, l'interface interactive de Caplena vous permet d'adapter facilement votre codage. Conçu pour offrir une flexibilité optimale, Caplena vous permet d'ajouter de nouveaux sujets, de modifier la hiérarchie, d'importer un plan de code existant, de partir de zéro pour découvrir de nouveaux sujets ou même de combiner les deux approches.

Caplena vous aide à affiner vos codes et à aller dans le détail de manière interactive. Nos outils basés sur les LLM sont là pour vous aider à repérer les sujets nouveaux, trop rarement mentionnés, ou qui se chevauchent.

Vous avez un sujet spécifique en tête et vous souhaitez vérifier sa fréquence ? Avec un simple prompt, vous pouvez explorer vos données et ajuster votre plan de code afin de répondre à vos objectifs de recherche.

Si vous analysez des baromètres, les sujets peuvent changer au fil du temps, et il est essentiel d'être à l'écoute des nouvelles tendances. Avec Caplena, vous pouvez suivre en permanence l'apparition de nouveaux sujets. Notre assistant thématique les mettra en évidence pour vous, et vous pouvez configurer des alertes pour être averti dès que de nouveaux sujets sont détectés.

Notre IA de pointe alimentée par des modèles linguistiques à grande échelle (LLMs) attribue des sujets avec autant de précision qu'un humain (AI quality score > 70) pour plus de 75 % des projets.

Tout comme des éléments de briefing, l'IA de Caplena prend en compte le contexte du projet: sa description, la formulation des questions, le nom et la description des colonnes et des sujets. Cette approche garantit un codage de qualité tout en tenant compte du contexte de votre entreprise et de vos objectifs de recherche.

Lorsque vous codez de grandes quantité de réponses ouvertes avec l'IA, vous voulez vous assurer de la fiabilité du codage. Nous avons conçu un processus unique d'assurance qualité et de fine-tuning afin que vous puissiez avoir confiance en vos résultats.

Un "AI quality score " vous indique dans quelle mesure l'IA a compris vos données et si les attributions de sujets sont fiables. Vous pouvez affiner en ajustant les descriptions de sujets générées automatiquement ou en vérifiant quelques lignes à des fins d'assurance qualité, puis déclencher une mise à jour IA.

Cette traçabilité vous donne l'assurance que les résultats que vous partagerez avec vos parties prenantes ou vos clients seront réellement pertinents et défendables.

Un verbatim contient souvent plusieurs thèmes et sentiments. Avec Caplena, vous pouvez aller saisir les nuances et identifier le sentiment pour chaque thème mentionné au sein d'un même verbatim, et les quantifier à grande échelle sans frais supplémentaires.

Vous pouvez ainsi effectuer une analyse précise des facteurs, des corrélations et visualiser les tendances.

Analysez facilement plusieurs langues au sein d'un même projet, afin d'assurer des résultats cohérents et comparables entre différents pays et régions.

En tant qu'entreprise basée en Suisse, le multilinguisme est dans notre culture. Ainsi, notre IA prend en charge plus de 100 langues en natif. Les intégrations DeepL et Google Translate permettent de couvrir les langues supplémentaires éventuelles.

Des noms de produits, d'entreprises, de personnes ou de lieux se cachent dans vos réponses ouvertes ou dans vos métadonnées ? Avec les Smart Columns de Caplena, les extraire devient un jeu d'enfant.

Vous pouvez ensuite utiliser ces valeurs pour explorer vos rapports en profondeur, comparer ou créer des filtres pour des vues segmentées.

Lorsque vous analysez les réponses de clients ou d'employés, vous devez vous assurer de ne pas afficher de contenu inapproprié à vos parties prenantes. Caplena vous aide à signaler et à supprimer les propos grossiers, mais aussi à corriger les petites fautes d'orthographe récurrentes à grande échelle.

Anonymisez automatiquement les données lors de l'import des données afin de garantir qu'aucune donnée personnelle ne soit partagée par inadvertance. Notre plateforme est conforme au RGPD et certifiée SOC 2 Type II.

Caplena utilise des grands modèles de langage (LLM), et non des règles basées sur des mots-clés.

Pour attribuer les thèmes, l'IA lit chaque réponse en tenant compte du contexte de votre projet :

• les descriptions du projet et des questions,

• les noms des thèmes et des catégories,

• une description de chaque thème.

Elle attribue les thèmes et le sentiment au niveau de chaque thème, et chaque résultat est explicable : elle surligne le passage qui justifie chaque attribution et indique son niveau de confiance.

Vous pilotez l'IA en modifiant les descriptions des thèmes en langage courant, puis en la relançant sur les réponses concernées. Les résultats atteignent généralement un niveau humain dès la première exécution : vérifier un échantillon de 10 à 15 réponses suffit le plus souvent.

Chaque exécution reçoit un AI Quality Score de 0 à 100, qui mesure la cohérence avec laquelle l'IA code vos données. Un score de 70 à 85 correspond au niveau humain : deux personnes qui codent les mêmes données obtiennent généralement entre 70 et 85. Les résultats sont aussi reproductibles : deux exécutions sur les mêmes données concordent sur environ 92 % des attributions de thèmes. Découvrez comment nous testons la reproductibilité.

Nous utilisons des modèles de pointe de Google Cloud et Microsoft Azure, exécutés dans leurs centres de données de l'UE. Vos données ne sont jamais utilisées pour les entraîner. Pour en savoir plus, consultez notre Trust Center.

Contrairement à une boîte noire, Caplena vous fournit un score de qualité - un score F1 - qui mesure le degré de confiance de l'IA dans l'attribution de sujets et de sentiments à vos données. Ce score vous guide vers les sujets qui peuvent être vérifiés en premier, afin d'augmenter le score de qualité.

L'IA de Caplena apprend de vos inputs lorsque vous affinez les résultats sur un échantillon de vos données, afin que vous puissiez l'orienter dans la bonne direction. Consultez notre documentation (en anglais) pour plus de détails.

Que vous définissiez une liste de sujets à suivre ou que vous cherchiez à améliorer codage, il est essentiel de savoir combien de sujets vous souhaitez analyser. Nous vous recommandons de commencer par 30 à 60 sujets.

C'est exactement le nombre de sujets et de sous-sujets que Caplena générera à partir de vos données. Bien que vous ne puissiez pas demander à Caplena de générer un nombre exact de sujets, vous pouvez importer un plan de code existant et ajouter ou supprimer des sujets à mesure que vous affinez votre collection.

Sur la base de plus de 100 000 projets analysés sur notre plateforme, nous constatons qu'environ 90 % d'entre eux comportent entre 10 et 100 thèmes (certains pouvant aller jusqu'à plus de 300 thèmes pour les cas extrêmement élaborés, comme Lufthansa).

Les systèmes d'IA ont considérablement amélioré leur capacité à détecter l'ironie et le sarcasme. Cependant, tout comme les humains, ils s'appuient sur des indices linguistiques, tels que les exagérations, les emojis ou l'utilisation des majuscules. Même s'ils ne sont pas encore aussi performants que les humains, ils détectent correctement la grande majorité des cas. L'un de leurs avantages par rapport aux humains est qu'ils n'ont pas tendance à surinterpréter, alors que les humains tendent à lire entre les lignes, ce qui peut également fausser les résultats.

Caplena prend en charge les fichiers Excel (xls, xlsx), CSV et SPSS (sav), même s'ils contiennent des centaines de colonnes et des centaines de milliers de lignes. Les fichiers JSON sont également pris en charge via l'API, ou vous pouvez connecter vos systèmes via l'une de nos intégrations.

Nous collectons aussi les avis en ligne pour vous, directement à partir de l'un des sites pris en charge.

Non. Vos données ne sont utilisées pour entraîner ni l'IA de Caplena, ni aucun modèle tiers. Pour les fonctionnalités d'IA, nous utilisons des modèles de pointe de Google Cloud et Microsoft Azure, exécutés dans leurs centres de données de l'UE. Caplena peut utiliser les données d'usage (la manière dont notre produit est utilisé) pour améliorer ses services, évaluer ses performances et tester de nouveaux algorithmes d'IA. Retrouvez la liste de nos sous-traitants ultérieurs et leurs lieux de traitement sur notre Trust Center.