BeSpark.ai : Les idées rencontrent vos utilisateurs 24h/24

BeSpark.AI est né d’une réalité que nous observons chez tous nos clients depuis des années. En travaillant de manière agile, chaque projet fait rapidement émerger une multitude d’idées. Certaines peuvent être intégrées immédiatement dans l’outil, d’autres doivent encore mûrir, être confrontées au réel, au temps, aux usages.
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Ces idées ne viennent d’ailleurs jamais d’un seul endroit. Elles sont le fruit d’échanges avec des partenaires, des clients finaux, des utilisateurs terrain. Mais très souvent, elles se perdent en chemin : dans des emails, des documents, des listes de tâches ou des conversations informelles. Elles n’atteignent jamais réellement l’outil de gestion du projet.

Avec l’essor de l’intelligence artificielle, les possibilités de développement se sont démultipliées. Des idées autrefois trop complexes ou irréalistes deviennent aujourd’hui accessibles. Plus que jamais, les entreprises ont la capacité de transformer leurs idées en solutions concrètes.
BeSpark.AI a été conçu pour ne jamais perdre une seule miette de ces idées, tout en évitant de travailler sur celles qui ne sont pas pertinentes. L’objectif est simple : préserver, structurer et faire émerger les idées qui, sans cela, n’auraient peut-être jamais vu le jour, celles capables de réellement transformer un projet.

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Pour réaliser cet objectif, Spark.AI met à disposition deux leviers complémentaires.
D’un côté, une interface volontairement simple, accessible à tout moment, qui permet d’encoder une idée dès qu’elle surgit — sans contrainte, sans formalisme excessif. De l’autre, des campagnes de collecte structurées, via formulaires ou interviews, pour aller chercher les idées directement là où elles naissent : chez les utilisateurs, les partenaires et les clients finaux.

C’est ici que l’intelligence artificielle change radicalement la donne. Là où il était auparavant impossible de traiter un tel volume d’idées hétérogènes, Spark.AI analyse automatiquement chaque contribution, identifie les similarités, supprime les doublons, reformule et enrichit les idées, puis les classe et les priorise.
L’outil ne se contente pas d’archiver : il crée de la clarté, fait émerger des tendances, révèle les idées à fort potentiel et aide à distinguer celles qui peuvent être actionnées immédiatement de celles qui doivent encore mûrir. Spark.AI transforme ainsi un flux brut et désorganisé en une base solide pour guider les décisions et faire avancer les projets avec justesse.

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Derrière BeSpark.AI, il n’y a pas simplement un moteur de recherche ou un système de classement automatisé. Le projet s’appuie sur le Microsoft Agent Framework, qui permet de faire collaborer plusieurs agents d’intelligence artificielle spécialisés, chacun ayant un rôle précis dans l’analyse des idées.

Concrètement, Spark.AI est capable d’ingérer tout type de contenu : idées saisies manuellement, réponses à des formulaires, interviews complètes, textes longs ou courts. Mais au lieu de traiter ces contenus comme des blocs figés, le système les décompose en idées élémentaires — ce que nous appelons des atomic ideas.
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Une seule idée exprimée par un utilisateur peut en réalité contenir plusieurs intentions, remarques ou suggestions distinctes. Une interview, quant à elle, peut en contenir des dizaines. Spark.AI découpe ces contenus pour identifier chaque idée atomique, puis les relier entre elles lorsqu’elles portent sur les mêmes sujets.

Cette approche permet deux choses essentielles :

• aller bien au-delà de la simple recherche de similarité, en comprenant réellement ce que disent les utilisateurs,
• construire une vision cohérente et fiable, même lorsque les idées sont exprimées différemment, à des moments différents, par des personnes différentes.

Chaque agent intervient à un moment clé : analyse du contenu, identification des idées atomiques, regroupement, enrichissement, priorisation. L’ensemble fonctionne comme une chaîne intelligente, conçue pour évoluer avec le volume et la complexité des données.

Pour permettre cette analyse approfondie tout en conservant une expérience fluide, Spark.AI fonctionne de manière asynchrone. Lorsqu’une idée est soumise, elle est placée dans une file de traitement. Les différents agents interviennent ensuite, étape par étape, pour analyser, découper, comparer, enrichir et prioriser le contenu.
Ce mécanisme permet de gérer des chaînes de traitement complexes — parfois longues — sans jamais bloquer l’utilisateur. Les idées sont traitées dès que le système a de la disponibilité, tandis que l’utilisateur peut continuer à encoder, explorer ou collecter d’autres idées sans interruption.

Cette approche va bien au-delà d’un simple chat conversationnel. Elle permet à Spark.AI de traiter un grand volume d’idées en parallèle, d’orchestrer des raisonnements complexes et de construire, dans le temps, une intelligence collective fiable et exploitable.

Toutes les idées ne se valent pas… et surtout, elles ne plaisent pas à tous les utilisateurs.
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Avec Spark.AI, vous définissez vos personas – vos utilisateurs cibles – ou vous les générez automatiquement. Chaque idée est ensuite confrontée à ces profils pour simuler leur perception, mesurer leur intérêt et révéler les éventuels désalignements.
En complément, Spark.AI permet de collecter des idées via des interviews naturelles ou des formulaires simples. Les interviews offrent un espace d’expression riche, tandis que les personas permettent de mettre chaque idée en perspective. Résultat : vous ne décidez plus seul, vous décidez avec vos utilisateurs, même lorsqu’ils ne sont pas physiquement présents.

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