IA-Lisa : comment fonctionne le cerveau d'accords mets-vins hyperpersonnalisés d'Enolisa
Chez Enolisa, nous ne voulions pas d'une recommandation "jolie" mais générique. Nous voulions une recommandation qui aide réellement à décider quoi manger avec une bouteille précise, à un moment précis, pour une personne précise.
C'est pour cela que nous avons développé IA-Lisa, notre moteur d'IA pour les accords hyperpersonnalisés. IA-Lisa est notre système de décision basé sur des modèles de raisonnement, conçu pour transformer la perception sensorielle en recommandations actionnables.
Le problème que nous résolvons
La plupart des moteurs traditionnels fonctionnent avec des règles statiques : "si c'est rouge, suggérer de la viande". Le problème n'est pas seulement cette simplification, mais surtout le fait qu'on ignore l'essentiel : la façon dont cet utilisateur perçoit le vin à cet instant.
Dans la pratique, deux vins d'une même catégorie peuvent se comporter très différemment, et deux utilisateurs peuvent vivre des expériences sensorielles distinctes avec la même bouteille. Sans signaux comme le corps, l'intensité, la finale, les arômes, les saveurs, le contexte et le niveau de cuisine, la recommandation cesse d'être personnalisée et devient générique.
Notre objectif : la précision avec contexte.
Notre approche : raisonnement guidé, pas réponse impulsive
Avec IA-Lisa, nous utilisons des Reasoning Models et un schéma Chain of Thought (CoT) guidé pour imposer un processus de décision avant la réponse.
Nous ne demandons pas une sortie unique et directe. Nous demandons une évaluation comparative. En pratique, IA-Lisa raisonne comme un sommelier, pas comme une base de données figée.
Pipeline de décision
La recommandation ne sort pas en un seul saut : elle suit un flux en trois phases qui transforme des signaux réels de dégustation en une décision finale robuste.
01 Un signal d'entrée riche
Nous ne nous limitons pas au nom de la bouteille. Nous alimentons IA-Lisa avec des signaux sensoriels et contextuels, afin que la décision parte de données de dégustation réelles.
02 Génération d'alternatives
IA-Lisa construit en interne plusieurs options d'accords clairement différentes, pour éviter la réponse évidente par défaut.
03 Sélection par scoring
Ensuite, IA-Lisa compare ces options selon des critères définis par nos soins (cohérence sensorielle, équilibre structurel, adéquation au contexte et niveau de cuisine, entre autres) puis retient la meilleure option finale.
La valeur pour l'utilisateur
Pour les utilisateurs d'Enolisa, cela signifie :
- Des accords hyperpersonnalisés avec un haut niveau de pertinence dès la première recommandation.
- Des explications utiles, compréhensibles et reliées à leur expérience sensorielle.
- Des décisions gastronomiques plus claires et plus sûres au moment de consommer.
La valeur pour le business
Pour Enolisa, IA-Lisa permet de faire évoluer une expérience Premium avec constance :
- Une différenciation nette face aux recommandateurs génériques.
- Une confiance perçue plus élevée dans la recommandation.
- Une base solide pour faire évoluer le produit, la rétention et la qualité à long terme.
En conclusion, nous dépassons les recommandations génériques pour proposer des suggestions gastronomiques avec discernement, fondées et cohérentes avec l’expérience sensorielle et la réalité de chaque utilisateur.
Cette capacité fait partie de l'expérience Premium d'Enolisa.
Si vous êtes déjà Premium, testez-la lors de votre prochaine dégustation. Sinon, activez Premium et découvrez IA-Lisa en action.