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Askalot
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Fonctionnement

Un projet, de la première question à une réponse défendable.

Cinq étapes, un seul article de recherche. Chaque étape ci-dessous commence par ce qu’elle fait ; les détails sont à un clic de plus, quand vous les voulez.

Éditeur Armiger — l’article de recherche du projet de démonstration DORA ouvert sur ses questions de recherche, à côté du panneau du projet et de l’historique des conversations avec les agents
L’article de recherche du projet, ouvert sur ses questions de recherche.
Éditeur Armiger — le règlement DORA téléversé (UE 2022/2554), indexé en 79 segments et lisible en texte à côté du panneau du projet
Le règlement à partir duquel il a été construit, indexé et lisible juste à côté.
Idéation
Armiger

Tout commence par une idée — et par les documents que vous avez déjà.

Téléversez ce dont vous disposez : articles de recherche, règlements, recommandations cliniques, documents d’orientation, études antérieures. L’agent Research Assistant les indexe et définit avec vous l’objectif de recherche, ce qu’il faut mesurer, qui interroger et sous quel format — le tout consigné dans l’article de recherche du projet, l’unique document que chaque étape suivante continue d’enrichir.

  • Intégration de documents — PDF, Word, tableurs et texte brut, indexés pour la recherche documentaire sur de grands ensembles
  • Cadrage collaboratif — l’agent propose objectifs, construits mesurables, indicateurs clés, public et format ; vous orientez et validez
  • L’article de recherche — rédigé par les agents, lu par les humains, imprimable, et signalé comme périmé lorsque les données sous une conclusion sont recalculées
Plus de détails

Les documents indexés sont propres au projet : les sources d’une équipe ne répondent jamais aux questions d’une autre. Le même déroulé sert des recherches très différentes :

Recherche socialeÉtudes de marchéRisques et conformitéInvestigation juridiqueSystèmes critiquesSanté et triageCliniqueDue diligence

L’article compte un chapitre par étape : le Designer rédige les objectifs et l’instrument, le Manager la population et la collecte, l’Analyst les études et l’évaluation de la qualité. Qu’est-ce qu’un article de recherche (en anglais)

Conception
Armiger

D’un objectif de recherche à un questionnaire vérifié.

Une fois les objectifs dans l’article, vous ou l’agent Designer rédigez le questionnaire en QML : chaque question déclare quand elle est pertinente, et le compilateur en déduit le déroulé. Le solveur SMT vérifie ensuite chaque parcours de réponse à la recherche de questions inatteignables, de conditions impossibles et de dépendances circulaires, et l’agent itère brouillon → vérification → correction jusqu’à ce que le questionnaire soit validé.

  • Les conditions et les contrôles de réponse sont des expressions portant sur des réponses antérieures — compter, additionner, multiplier, comparer — et ils sont vérifiés comme tout le reste
  • L’IA rédige le QML à partir du langage naturel ou des documents indexés
  • Un éditeur dans le navigateur avec le diagramme de déroulé et un aperçu en direct de chaque question
  • Un questionnaire ne peut être diffusé qu’une fois la vérification réussie
Une logique que les autres outils d’enquête peinent à exprimer

Plusieurs réponses dans une seule expression. La plupart des outils d’enquête comparent une réponse à une valeur fixe ; une condition QML peut combiner autant de réponses que la règle l’exige. Et elles n’ont pas besoin de venir en premier dans le fichier : le moteur construit un graphe de dépendances à partir de chaque condition et ne pose chaque question qu’après tout ce dont elle dépend, si bien que la question ci-dessous pourrait être écrite avant ses quatre entrées. Une véritable boucle — A dépend de B et B de A — est refusée, avec le nom des items concernés.

precondition:
  - predicate: "q1.outcome + q4.outcome > q7.outcome * q6.outcome"

Compter au fil des réponses. Chaque affirmation ajoute son « Pas d’accord » à un compteur ; au bout de trois, un bloc de suivi demande pourquoi.

codeInit: |
  negatives = 0
# on each statement
codeBlock: |
  if q1.outcome == 3:
      negatives = negatives + 1
# on the follow-up block
precondition:
  - predicate: "negatives >= 3"

Des réponses qui doivent être cohérentes entre elles. Personne n’a conduit plus longtemps qu’il n’a pu détenir un permis, et une journée compte toujours 24 heures :

postcondition:   # on q_drive
  - predicate: "q_drive.outcome <= q_age.outcome - 17"
    hint: "That is longer than you could have held a licence"
postcondition:   # on q_commute
  - predicate: "q_sleep.outcome + q_work.outcome + q_commute.outcome <= 24"

Des règles d’éligibilité avec une véritable arithmétique. Les questions de dépistage du cancer du poumon ne s’adressent qu’aux personnes de 50 à 80 ans totalisant au moins 20 paquets-années (paquets par jour × années de tabagisme) :

precondition:
  - predicate: "q_age.outcome >= 50 and q_age.outcome <= 80
                and q_cigs.outcome * q_years.outcome >= 400"

Chacune est vérifiée comme n’importe quelle autre condition. Rendez-en une impossible — des plages de réponses où Q1 + Q4 ne peuvent jamais dépasser Q7 × Q6, une tranche d’âge qui ne laisse aucune place aux années de conduite, des minimums dont la somme dépasse 24 heures, trop peu de cigarettes pour jamais atteindre 20 paquets-années — et le questionnaire est refusé avant que quiconque n’y réponde.

Ce que la vérification refuse, et ce qu’elle se contente de signaler

Refusé à la publication : une question qu’aucune réponse ne permet d’atteindre, un contrôle de réponse qu’aucune réponse ne peut satisfaire, une condition qui cite une réponse qu’aucune question ne produit, une dépendance circulaire, et un contenu qui ne se charge pas.

Signalé par un avertissement : du code mort qui ne s’accumule que le long d’un seul parcours, des constats d’hygiène (une variable écrite mais jamais lue, une borne en double), et les conditions hors de ce que le solveur peut trancher, qui sont signalées comme des lacunes de couverture au lieu d’être comptées comme prouvées.

Tout est vérifié par rapport au modèle formel du questionnaire, de trois manières : chaque item isolément, le questionnaire entier d’un seul coup, et le long de chaque parcours. La hiérarchie de validation (en anglais)

Ouvrir Armiger →

Éditeur Armiger dans le navigateur — un questionnaire QML à côté de son diagramme de déroulé et d’un aperçu en direct de la question sélectionnée, sans aucune erreur signalée
Le QML à côté de son diagramme de déroulé et d’un aperçu en direct de la question sélectionnée.
Vérification réussieChaque item atteignable · chaque contrôle de réponse satisfiable · aucune dépendance circulaire
Éditeur Armiger dans le navigateur signalant un questionnaire incohérent — une précondition cite un identifiant qu’aucun item ne produit, signalé dans le code, sur le diagramme de déroulé et dans le panneau Problems
Une condition qui cite une réponse qu’aucune question ne produit — détectée à l’enregistrement, signalée dans le code, le diagramme et le panneau Problems.
Tableau de bord Targetor — campagnes, répondants, taux de complétion et délais sur l’ensemble des projets de l’organisation de démonstration
Chaque campagne en cours, ses répondants et son taux de complétion.
Stratégie d’échantillonnage dans Targetor — facteurs de distribution par genre et par tranche d’âge, et les viviers de répondants générés à partir d’eux
Une stratégie d’échantillonnage et les viviers de répondants qui en sont tirés.
Campagne
Targetor

Ciblez le bon public. Menez le terrain par vagues.

Avec l’agent Campaign Manager, définissez une stratégie d’échantillonnage, tirez des viviers de répondants qui y correspondent, et planifiez la campagne en une seule passe ou en vagues récurrentes. Targetor génère les enquêtes et les attribue aux enquêteurs — via un assistant guidé, une conversation avec l’agent, ou votre propre agent via MCP.

  • Stratégies d’échantillonnage avec facteurs de distribution démographique
  • Viviers de répondants évalués par rapport à la distribution cible
  • Invitations, suivi de l’avancement et charge des enquêteurs au même endroit
L’assistant de campagne, étape par étape
  1. Conception de la campagne — nom, questionnaire, mode
  2. Public cible — caractéristiques démographiques, taille de l’échantillon
  3. Stratégie d’échantillonnage — facteurs de stratification, distributions
  4. Vivier de répondants — génération et aperçu de sa qualité
  5. Revue et lancement — récapitulatif, validation, déploiement

Les viviers sont tirés par sélection gloutonne ou par tirage aléatoire sous contraintes, et évalués par RMSE par rapport à la cible. Une fois sur le terrain, suivez les taux de réponse de chaque étude en cours, affinez une campagne en cours de route et ajustez les attributions des enquêteurs ou les viviers au fil du terrain — les vagues récurrentes continuent de collecter selon la même stratégie.

Ouvrir Targetor →

Exécution
SirWay

Diffusez exactement le questionnaire qui a été vérifié.

Trois façons de répondre : les répondants ouvrent un lien, un enquêteur mène l’entretien par téléphone ou en face-à-face, ou le répondant y répond dans son propre assistant IA. SirWay détermine chaque question suivante à partir des conditions, de sorte que les répondants ne voient que ce qui les concerne — en suivant le même déroulé que celui vérifié par le solveur lors de la publication du questionnaire.

  • Modes direct (liens), assisté par enquêteur (téléphone et face-à-face) et assisté par IA
  • Ne diffuse qu’une version du questionnaire ayant passé le contrôle de publication
  • Retour en arrière et indication de progression pour les répondants

Ouvrir SirWay →

Enquête web SirWay — un groupe de questions de l’American Community Survey avec des réponses par interrupteur et la barre de progression des items atteints
Une enquête web, avec la barre de progression des questions atteintes jusqu’ici.
Entretien assisté par IA — un panneau d’enquête Askalot dans une conversation Claude, avec la question, ses commandes de réponse et les boutons Précédent et Suivant
L’enquête sous forme de panneau dans l’assistant IA du répondant lui-même.

Entretiens assistés par IA

L’entretien assisté par ordinateur plaçait le questionnaire sur l’écran de l’enquêteur. L’entretien assisté par IA le place dans l’assistant IA du répondant lui-même. L’assistant joue le rôle de l’enquêteur : il présente l’enquête et explique une question quand on le lui demande. Il ne répond jamais — chaque réponse est le propre clic du répondant.

Comment l’assistant est tenu à l’écart des réponses
  • Proposé campagne par campagne, avec la présentation et le texte de consentement propres à l’organisateur
  • De vraies commandes dans la conversation, pilotées par le même déroulé vérifié que l’enquête web
  • L’assistant ne peut ni enregistrer, ni modifier, ni sauter une réponse
  • La complétion est rapportée par mode, ce qui permet de comparer les canaux
Analyse
Balansor

N’exportez pas seulement vos résultats. Défendez-les.

Extrayez les réponses, vérifiez leur qualité, puis pondérez-les par calage (raking) sur les cibles de la stratégie d’échantillonnage. Chaque étape indique dans quelle mesure les données sont représentatives, complètes et cohérentes. L’agent Analyst lit l’article de recherche, interprète les résultats au regard des objectifs initiaux plutôt que de manière isolée, et inscrit son verdict dans l’article sous forme d’étude.

  • Calage par post-stratification, avec la traçabilité des réponses brutes jusqu’au jeu de données pondéré
  • Représentativité, complétion, signalement des réponses en ligne droite et des répondants trop rapides, fiabilité, effet de plan
  • Export en CSV, Excel (.xlsx), SPSS (.sav) et Parquet
Le pipeline des jeux de données et les indicateurs

Les données passent par trois étapes : Bronze (les réponses brutes extraites), Silver (contrôlées et pondérées) et Gold (prêtes à publier, avec des indicateurs dérivés), chacune avec son propre rapport de qualité.

La représentativité est mesurée par la RMSE, le χ² et l’écart maximal aux cibles ; la cohérence interne par l’α de Cronbach ; le coût de la pondération par l’effet de plan et la taille d’échantillon effective.

Les réponses ouvertes sont regroupées selon leur sens, et non par mots-clés, de sorte que des idées proches se regroupent même lorsqu’elles sont formulées différemment. Nommez les thèmes avec des mots-clés c-TF-IDF pour aller vite, ou avec des libellés produits par un LLM pour des noms naturels — chaque thème devient une colonne d’indicateur Gold, prête pour les tris croisés et l’export. Guide de l’analyse des données (en anglais)

Ouvrir Balansor →

Bundle Balansor — la représentativité par rapport aux cibles de genre et d’âge de la stratégie d’échantillonnage, avec les comparaisons qui l’évaluent
La représentativité par rapport aux cibles de la stratégie d’échantillonnage.
Qualité Bronze dans Balansor — la part cible de chaque groupe de genre et d’âge à côté de la part ayant effectivement répondu, avec une ventilation par campagne
La part cible de chaque groupe à côté de la part ayant effectivement répondu.
Détails d’une simulation Roundtable : une simulation en trois phases terminée d’une étude sur l’alimentation familiale, dix répondants pilotés par des personas et répondus par un LLM, avec son avancement, ses paramètres, sa chronologie, ainsi que la campagne et le projet qu’elle a créés
Une campagne simulée, menée de bout en bout par les agents.
Simulation
Roundtable

Mettez tout le projet à l’épreuve avant qu’un seul humain ne réponde.

Exécutez le projet avec des répondants synthétiques pour parcourir le déroulé du questionnaire, éprouver l’analyse ou constituer un jeu de données de démonstration. Les remplissages vont de remplissages statistiques rapides à des répondants personas qui répondent question par question avec leur propre historique — ainsi, celui qui s’est déclaré « sans emploi » ne décrit pas un lieu de travail plus loin.

Modes de simulation et personas
  • Unique — une enquête, un persona
  • Campagne — le déroulé complet : préparation, exécution, analyse
  • Remplissage en masse — données synthétiques en volume

Dans le mode le plus poussé, chaque répondant est un persona unique, et un modèle Claude répond question par question avec le persona, ses caractéristiques démographiques et les réponses données jusque-là. Le répondant simulé ne voit jamais l’article de recherche : il ne peut donc pas orienter ses réponses vers ce que le chercheur espère trouver.

Jeune actifFamille mariéeSenior retraitéCadre à hauts revenusAléatoire

Ouvrir Roundtable →

Votre propre agent
Portor · REST & MCP

Pilotez tout le cycle de vie depuis votre propre agent.

Chaque capacité est un point de terminaison REST et l’un des plus de 80 outils Model Context Protocol. Connectez Askalot à Claude Code, Cursor, Claude Desktop ou à votre propre framework, avec le modèle de votre choix — l’agent pilote la recherche, et le questionnaire qu’il diffuse doit toujours passer la même vérification.

Agents hébergés, plugin et groupes d’outils

Les agents Designer, Manager, Analyst et Respondent d’Askalot fonctionnent en mode hébergé, mis au point avec le Claude Agent SDK sur l’API Anthropic ou AWS Bedrock avec vos identifiants. Les outils MCP fonctionnent avec n’importe quel agent et n’importe quel modèle.

ProjetsQuestionnairesCampagnesRépondantsViviersStratégiesCharge de travailEnquêtesUtilisateursJeux de donnéesAuditDocumentation

Installez le plugin Askalot ouvert pour Claude Code — agents, skills, commandes slash et outils MCP. Intégrations (en anglais)

// An agent creates a campaign over MCP
create_campaign({
  name: "Q1 National Survey",
  project_id: "proj_abc123",
  questionnaire_id: "qst_def456"
})

// then draws a representative sample
generate_pool_from_strategy({
  strategy_id: "str_ghi789",
  pool_name: "National Sample Q1",
  requested_size: 1000
})

Conçu pour les organismes de recherche qui exigent de la rigueur

Dédié et sur site

Une organisation mono-locataire avec son propre domaine, sa propre base de données et ses propres ressources, dans n’importe quel cloud ou dans vos locaux.

RGPD

Pistes d’audit, contrôles du traitement des données et gestion du consentement des répondants dans chaque processus.

Contrôle d’accès et piste d’audit

Rôles Admin, Designer, Manager et Interviewer, et chaque action enregistrée avec son auteur et sa date.

Bibliothèque de méthodologie d’enquête

Les agents consultent une trentaine d’ouvrages et d’articles de méthodologie — Dillman, Krosnick, Groves, Tourangeau, Bethlehem — et citent le passage qu’ils ont utilisé.

Gratuit pour tous. Sous contrat quand vous en avez besoin.

Askalot OS est gratuit, en l’état, sans garantie. Lorsque vous avez besoin d’un responsable, Askalot Survey & Research Kft. assume cette responsabilité sous contrat.