Produit
Harmate repère les volumes, isole le bruit, regroupe les formulations proches et garde les verbatims sources visibles pour que vos analyses restent vérifiables.
Pensé pour les questionnaires ouverts, les imports de réponses et les analyses où le volume rend la lecture manuelle fragile.
Démonstrateur API
Le texte saisi est envoyé à l'API Harmate puis affiché dans le même widget de volumétrie que le dashboard : n-grammes, dépendances syntaxiques, mode performant et filtres de bruit. Aucun résultat n'est stocké en base.
Traitement API stateless : le contenu sert uniquement au calcul immédiat, protégé par CAP et limitation de requêtes, sans écriture en base.
Mode D'Emploi
La volumétrie ne se limite pas à compter des mots. Harmate transforme les réponses libres en signaux contrôlables : expressions répétées, liens grammaticaux, bruit isolé et trace vers les verbatims sources.
J'aime cadrer les échanges et reformuler les tensions.
Un n-gramme est une suite continue de 1, 2, 3 ou 4 mots repérée dans les réponses. Il sert à voir quelles formulations reviennent souvent.
C'est utile pour mesurer un volume, repérer des expressions fréquentes et comparer les questions ou les groupes.
Une dépendance syntaxique décrit le lien grammatical entre deux mots : sujet, verbe, objet, complément ou coordination. Elle indique qui dépend de qui dans la phrase.
C'est utile pour garder le sens quand deux réponses n'utilisent pas exactement les mêmes mots ou le même ordre.
Le mode performant garde les expressions qui portent réellement un signal et retire les artefacts qui gonflent artificiellement les volumes.
C'est utile pour lire vite sans confondre bruit numérique, mots trop génériques et vrais signaux de réponse.
Un mot seul : utile pour un premier comptage, mais souvent trop pauvre sans contexte.
Deux mots proches : le signal devient plus précis et moins bruité.
Trois mots continus : utile pour retrouver une formulation presque exacte.
Le graphe relie les mots par fonction grammaticale. C'est proche de ce que montrent les visualisations de parsing comme spaCy : des arcs au-dessus des mots pour expliquer la structure de la phrase.
Contrairement au n-gramme, la dépendance ne cherche pas seulement des mots côte à côte : elle cherche la relation qui porte le sens.
Volumétrie
Par Question
Mesurez où les réponses sont denses, pauvres ou trop dispersées.
Nettoyage
Bruit Isolé
Écartez les signaux numériques ou trop faibles sans perdre la trace des sources.
Contrôle
Verbatims Sources
Revenez aux réponses d'origine pour valider une interprétation.
Les réponses collectées ou importées sont regroupées par questionnaire, question, groupe et répondant pour éviter les lectures partielles.
Les expressions proches, variantes typographiques et formulations voisines sont rapprochées pour révéler les vrais volumes.
Les réponses trop courtes, les artefacts numériques et les signaux sans contexte sont identifiés pour ne pas polluer les conclusions.
Les thèmes, expressions fréquentes et verbatims représentatifs sont reliés pour passer du texte brut à une lecture structurée.
Chaque indicateur reste rattaché aux réponses d'origine afin de contrôler une synthèse avant de décider ou partager.
Identifiez les questions qui produisent assez de matière et celles qui restent trop pauvres pour soutenir une décision.
Repérez les formulations qui reviennent souvent, leurs variantes proches et les contextes où elles apparaissent.
Évitez qu'un chiffre isolé, une réponse vide ou une expression trop faible prenne plus d'importance qu'elle ne devrait.
Conservez une lecture fiable quand un même répondant a plusieurs soumissions ou quand un import contient des doublons.
Distinguez les réponses complètes, les verbatims exploitables et les zones où il faut relancer ou reformuler.
Gardez le lien entre synthèse, thème, expression et réponse originale pour limiter les interprétations opaques.
Volumétrie, nettoyage, regroupement et verbatims sources : Harmate vous aide à transformer une masse de réponses en décisions argumentées.