Étude de cas · 01
Asoma
Un moteur d'IA qui mesure ce que ChatGPT dit d'une marque
Asoma est un SaaS qui repère quand ChatGPT, Gemini, Claude, Grok et Meta AI recommandent une marque ou ses concurrents, explique pourquoi et le transforme en actions. J'ai conçu et développé son moteur d'IA et sa couche d'analyse.
- Mon rôle
- Conception et développement du moteur d'IA, chez Prex Technologies
- Stack
- Next.js · Multi-provider LLM APIs · AI agents · Data pipelines
Résultats
- 5assistants IA mesurés : ChatGPT, Gemini, Claude, Grok et Meta AI
- 8étapes du pipeline, de la question à la vérification du résultat
- 4agents spécialisés qui configurent, analysent et recommandent
- 0–100score de visibilité, plus part de voix, position et citations
Le défi
Les gens demandent désormais aux assistants IA quoi acheter, et les marques ignorent ce qu'ils répondent. Les réponses varient selon le modèle, la semaine et la formulation de la question : une vérification manuelle ne prouve rien. Le produit avait besoin d'une mesure répétable et auditable sur cinq modèles, et d'un moyen de transformer des réponses brutes en décisions qu'une équipe marketing peut appliquer.
Ce que j'ai construit
- Un moteur de mesure qui envoie chaque semaine les mêmes questions versionnées à tous les modèles et enregistre le modèle exact, la méthode, les paramètres, la réponse complète non retouchée, les citations natives et le statut de chaque exécution, relances et échecs compris.
- Un scoring qui transforme les réponses en score de visibilité de 0 à 100, part de voix face aux concurrents, position dans la réponse et citation ou non du site de la marque.
- Une analyse des sources qui montre sur quelles pages s'appuient les assistants, pour savoir où agir.
- Une équipe d'agents (coordination, configuration, analyse et recommandations) qui boucle le cycle : mesurer, comprendre, agir, mesurer à nouveau, avec des expériences avant/après.