L'agent d'entrevue conduit les conversations. Vous configurez la cohorte.

L'étape 01 est la façon dont le corpus se remplit. Notre agent de conversation IA conduit des entrevues structurées de quinze à quarante-cinq minutes avec les personnes dont vous souhaitez capturer la connaissance : direction senior, opérateurs de marque, directeurs de magasin, franchisés, conseillers, clients. Chaque conversation se déroule par voix via le navigateur, ou par appel téléphonique ordinaire lorsque le navigateur n'est pas disponible. Le coût unitaire est de trois cents par conversation enrichie, de bout en bout.

Cette page est la vue produit de cette étape : comment vous lancez une cohorte, qui est interviewé, ce que la console opérateur vous montre et ce qui arrive dans votre corpus quand l'agent termine un appel. Le protocole d'entrevue que suit l'agent (sondage ancré, application de la neutralité, protocole de clôture) est documenté sous Méthodologie. Les contrôles de qualité qui auditent l'agent à chaque appel sont documentés sous Confiance et sécurité.

Depuis la console opérateur, vous définissez une cohorte : le niveau des parties prenantes (une forme typique à quatre niveaux couvre le Niveau 1 direction, le Niveau 2 opérateurs de marque, le Niveau 3 première ligne et le Niveau 4 clients), la portée géographique, le filtre de rôle et la cadence. La plateforme gère le recrutement, la coordination des calendriers et le processus de consentement. Les travailleurs et les clients voient le texte de consentement avant le début de toute conversation. L'entonnoir de recrutement vous est visible dans la console à chaque étape.

Pour un déploiement de niveau Pulse, l'objectif est d'environ 250 conversations dans un marché. Pour un niveau Macro, environ 1 000 dans une région. Pour un grand réseau de commerce de détail beauté, 50 000 dans 35 marchés sur rafraîchissement hebdomadaire. La plateforme gère les trois échelles sur la même architecture. Le Cloud Harness est livré prêt pour le cas le plus grand au plus petit déploiement.

L'agent ouvre chaque entrevue sur un événement récent et concret dans le domaine du répondant : « décrivez-moi la dernière fois qu'un client vous a demandé un produit que vous n'aviez pas en stock. » L'agent n'avancera pas au thème suivant tant que l'ancre n'est pas verrouillée, car les questions abstraites produisent des réponses abstraites et les réponses abstraites n'enrichissent pas. La neutralité est vérifiée à chaque énoncé avant la livraison. La clôture suit une séquence finale fixe (cristallisation, résidu, au revoir) pour que les deux dernières minutes portent le contenu le plus fidèle de la conversation. Le protocole complet se trouve sur la page Méthodologie.

La comparaison mécanique avec les méthodes de capture adjacentes est claire. Un chercheur qualitatif humain coûte de 400 à 1 200 dollars par entrevue en coût total, et chaque interviewer dérive. Un sondage se déroule à quelques cents par réponse mais impose un plafond Likert sur chaque réponse. L'agent fonctionne à trois cents par conversation enrichie et exécute le même protocole à la conversation numéro un comme à la conversation numéro dix mille. Le milieu de la courbe coût-fidélité n'existait pas avant l'arrivée de l'agent d'entrevue IA.

Chaque conversation que l'agent conduit est auditée par un agent d'audit indépendant contre six KPI de protocole : livraison du contexte, couverture du profil, couverture de la perception de marque, absence de répétition, neutralité et clôture en douceur. Une conversation avec une mauvaise exécution voit son renseignement réduit dans le score de qualité composite. La description complète de l'audit se trouve sous l'audit de qualité de l'interviewer.

L'audio original entre via un contrat zéro rétention avec ElevenLabs. À l'intérieur de votre tenant, un worker in-memory supprime les noms, les identifiants personnels et toute phrase figurant sur la liste de caviardage. Vous modifiez la liste de caviardage dans la console : ajoutez les noms de concurrents, les codes de projets internes ou tout ce qui ne devrait jamais apparaître dans une transcription. La transcription nettoyée est ensuite rendue via ElevenLabs sous forme de voix synthétique. L'audio original n'est jamais écrit sur disque par aucun système que nous exploitons, et ElevenLabs le supprime conformément au contrat.

Ce qui arrive dans votre corpus, c'est la transcription nettoyée et l'audio en voix synthétique. La réidentification par la voix nécessite l'existence d'un enregistrement. Il n'en existe pas. La description complète de la chaîne se trouve sous Substitution de voix synthétique.

Une cohorte de commerce de détail typique fait passer l'agent sur quatre niveaux de la même marque. Le Niveau 1 (direction) est la direction senior, qui donne le récit stratégique que l'entreprise se raconte à elle-même. Le Niveau 2 (opérateurs de marque) regroupe le marketing, les communications, le marchandisage et le design, les personnes qui exécutent la marque. Le Niveau 3 (première ligne) comprend les directeurs de magasin et les franchisés, qui voient la marque atterrir dans le marché. Le Niveau 4 (clients) est constitué des acheteurs externes qui décident si la marque fonctionne réellement.

La même question de perception de marque touche les quatre niveaux avec un libellé calibré. Le corpus vous permet ensuite de comparer les quatre réponses comme quatre faits avec des vecteurs de segment différents. « La marque est une destination mode-valeur » peut être vrai au Niveau 4 aujourd'hui, contesté au Niveau 2 aujourd'hui, et l'était au Niveau 1 en 2023. Ce désaccord structurel entre niveaux est le type de constat que la couche a été conçue pour faire remonter, et il est invisible pour les sondages qui n'interrogent jamais qu'un seul niveau.

La console opérateur vous montre le taux de remplissage de la cohorte, l'entonnoir de recrutement à chaque étape, les conversations en cours, les scores de qualité par conversation de l'agent d'audit et le coût courant. Une conversation qui échoue à la porte de pré-enrichissement (moins de 60 secondes, moins de six échanges, signal faible) est signalée avec la raison du rejet et exclue des agrégats. Vous la voyez dans la console. Le registre de renseignements est conservé dans le journal d'audit, jamais supprimé.

Vous pouvez écouter n'importe quel enregistrement en voix synthétique depuis la console (l'enregistrement original n'existe pas) et lire la transcription nettoyée côte à côte avec les dix dimensions typées que le pipeline d'enrichissement a extraites. Chaque citation dans chaque dimension est reliée à son identifiant de chunk. Chaque appel d'enrichissement est relié à sa ligne dans le journal d'audit. Lorsque vous repérez quelque chose qui semble incorrect, le chemin de la cellule du tableau de bord à l'appel LLM qui l'a produit est à deux clics.