Comment Feedier utilise-t-il l'intelligence artificielle (IA) pour l'analyse ?
Action | Signification | Exemples |
🤖 Automatisation des tâches | Automatiser les tâches liées au feedback et aux commentaires textuels | Résumer les commentaires verbatim, analyser le feedback, générer des rapports, générer des titres de rapports, ajouter des annotations, générer des questions de suivi, etc. |
😊😡 Analyse des sentiments | Détecter l'émotion / le ton exprimé dans une transcription verbatim | Positif / neutre / négatif, frustration, satisfaction, enthousiasme... |
🏷️ Détection d'entités | Identifier les "entités" mentionnées dans un texte | Noms de produits, noms de marques, lieux,... |
🧠 Détection de thèmes | Marquer les verbatims avec des thèmes pertinents pour le contexte du projet | Bug, problème technique, idée d'amélioration, UX, performance, support... |
Anonymisation en amont (Microsoft Presidio)
Avant tout envoi vers le modèle IA, les verbatims passent par une étape d'anonymisation basée sur Microsoft Presidio, un moteur open source de détection et de masquage des données personnelles. Les données identifiantes (noms, emails, numéros de téléphone, IBAN, adresses…) sont détectées et remplacées avant traitement. Presidio est exécuté au sein de l'infrastructure Feedier, hébergée en Europe : aucune donnée personnelle brute ne quitte notre environnement. Ainsi, même dans le pipeline IA, le LLM ne reçoit jamais de données personnelles.
Quels sont les fournisseurs proposés par Feedier ?
Fournisseur | Mistral AI | |
Localisation |  Suède Mistral n'est pas hébergé en France ? Non. Les modèles nécessitent des GPU, qui sont disponibles sur le cloud de Microsoft, uniquement en Suède (dans la partie européenne). |  Belgique (europe-west1) |
Infrastructure | Microsoft Azure | Google Cloud Platform |
Le fournisseur utilise-t-il les données à des fins de formation ? | Non, pas contractuellement. | Non, pas contractuellement. |
Modèles utilisés |
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Impacts sur l'environnement | Mature sur le sujet : Notre contribution à une norme environnementale mondiale pour l'IA | Mistral AI | Mature sur le sujet : Mesurer l'impact environnemental de l'inférence de l'IA | Google Cloud Blog |
Cryptage des données | ||
Certification et GDPR | Certification ISO 27001, 27701 et SOC II. | Certification ISO 27001, 27701 et SOC II. |
En fonction de votre plan Feedier, vous pouvez contacter [email protected] pour configurer la technologie utilisée sur votre compte Feedier.
Garanties Sécurité & Confidentialité (Google Vertex AI)
1. Hébergement et traitement 100 % européen (Data Residency)
Toutes vos données (verbatims, prompts, réponses) sont stockées et traitées au sein de l'Union Européenne : nos appels API sont configurés sur la région Europe. Cet engagement de data residency est contractuel : Vertex AI Data Residency. Il est également couvert par les CGU Google Cloud.
2. Garantie de non-entraînement des modèles
C'est garanti par défaut pour tous les services d'entreprise de Vertex AI. Référence légale disponible à la Section 5.2 (Protection of Customer Data) des Conditions d'utilisation de Google Cloud.
3. Politique de rétention zéro (Zero Data Retention)
Nos projets sont configurés en mode ZDR (Zero Data Retention) complet : le caching est désactivé et l'exception d'abuse monitoring a été validée par Google Cloud. Concrètement, aucune donnée n'est conservée par Google après le traitement, pas même les 24h de cache appliquées par défaut.
Quel est l'engagement de Feedier concernant l'utilisation de fournisseurs d'IA ?
✅ Aucune donnée client n'est sauvegardée en dehors de l'infrastructure Feedier Dans le cas de l'utilisation de l'IA, nous utilisons des modèles pré-entraînés en Inférence, et les tâches d'anonymisation sont réalisées en amont.
✅ Dès lors qu'un contenu généré par l'IA est généré au sein de la Plateforme Feedier, Un avis est disponible sur la Plateforme pour expliquer clairement que le contenu est généré par l'IA.
✅ Nous nous engageons auprès de nos clients à respecter les lois et recommandations de l'État français et de l'Union européenne concernant l'utilisation de l'IA, et notamment...AI Act.
Pour toute question, n'hésitez pas à contacter notre équipe conformité à l'adresse [email protected].
Quelle est la différence avec un système de type ChatGPT ?
Avec l'essor des systèmes de type ChatGPT et autres Large Language Models (LLM), une question se pose souvent : pourquoi utiliser Feedier plutôt que ces outils généralistes ? La réponse tient en cinq points clés, qui font de Feedier une solution unique et durable, même si les LLM progressent.
🔄 Gestion complète du flux de travail | Feedier centralise tout le workflow (collecte → enrichissement → exploration → planification → reporting) au lieu d'assembler plusieurs outils. |
🧩 Contexte personnalisé | Feedier apporte le contexte entreprise/utilisateur automatiquement (rôle, objectifs, historique semaine/mois/année), contrairement à un LLM générique. |
🎯 Précision et apprentissage continu | Feedier se spécialise sur le feedback et s'améliore avec les retours, ce qu'un LLM généraliste ne fait pas pour un besoin précis. |
📊 Des informations structurées et quantitatives | Feedier fournit des indicateurs fiables et vérifiables (NPS, volumes, tendances) pour piloter des décisions concrètes. |
🔐 Conformité et gouvernance | Feedier gère l'exécution opérationnelle, la confidentialité, la conformité (ISO 27001) et n'utilise pas les données pour entraîner des modèles tiers. |
Comment puis-je configurer Feedier pour améliorer les performances de l'IA ?
L'IA chez Feedier utilise le contexte de l'entreprise pour permettre à nos modèles de fournir des résultats qui ont du sens dans le contexte opérationnel.
