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Méthodologie

Le score de réputation HarchIQ : comment nous le calculons, composante par composante

Un score de réputation n'a de valeur que si sa méthode est publique. Les quatre composantes du HarchIQ — sentiment médiatique, visibilité IA, diversité de sources, exposition de crise — leurs poids, leurs formules, et le choix délibéré de renvoyer « sans donnée » plutôt qu'un chiffre fabriqué.

KA
Karim Alaoui
Responsable moteurs IA, Harch Atelier
11 septembre 2026·11 min de lecture

Chaque plateforme de réputation affiche un score. Peu expliquent comment il est calculé — et c'est précisément ce qui les rend inutilisables en comité : un chiffre que personne ne peut décomposer est un chiffre que personne ne doit décider. Cet article publie la méthode complète du score HarchIQ, telle qu'elle tourne en production : les quatre composantes, leurs poids exacts, leurs formules, leurs limites. Notre position est simple : la transparence méthodologique est une condition d'usage, pas un geste commercial.

Pourquoi un score, d'abord

La veille produit des volumes — des centaines d'articles, des milliers de mentions. Un score ne remplace pas cette matière première ; il la compacte en trois usages : la comparaison entre marques sur une échelle commune, le suivi de tendance dans le temps, et le déclenchement d'alertes quand la trajectoire dévie. Un bon score est un résumé honnête : il doit réagir à ce qui compte, ignorer le bruit, et surtout signaler ce qu'il ne sait pas.

Les quatre composantes et leurs poids

ComposanteCe qu'elle mesurePoids
Sentiment médiatiqueLa part du flux couvrant la marque qui est négative, lissée en note sur 10035 %
Visibilité IACe que les moteurs conversationnels répondent au sujet de la marque, mesurée par sondes réelles25 %
Diversité de sourcesLe nombre de médias distincts qui portent le sujet, plafonné20 %
Exposition de criseLe poids des alertes actives portant sur la marque20 %
Pondération HarchIQ en production ; la somme fait 1 quand la sonde IA existe.

Les poids traduisent des choix assumés. Le sentiment médiatique domine parce que la couverture reste le prisme principal de la réputation. La visibilité IA pèse un quart parce que les moteurs conversationnels deviennent une source d'information à part entière — mais pas plus, car leur mesure est encore jeune. Diversité et crise se partagent le reste : une réputation saine est une réputation portée par plusieurs voix indépendantes et non traversée d'incidents actifs.

Composante 1 : le sentiment médiatique

Le sentiment médiatique part de la part négative du flux : sur tous les articles et mentions pertinents pour la marque, quelle fraction est classée négative par le pipeline d'analyse — un hybride lexical et modèle, entraîné sur le multilingue arabe, français, anglais, avec un traitement spécifique de la darija. La note applique une pénalité asymétrique : la formule retranche une fois et demie la part négative, plafonnée à zéro. Cette asymétrie encode une réalité observée : dans nos marchés, la couverture négative marque les esprits plus fort que la couverture positive ne rassure. Un flux à vingt pour cent de négatif ne mérite pas quatre-vingts — il mérite soixante-dix, et un entretien avec l'équipe comms.

Composante 2 : la visibilité IA — et le refus de fabriquer

La visibilité IA mesure ce que répondent les moteurs conversationnels quand on les interroge sur la marque. Elle est produite par de vraies sondes : des questions posées aux moteurs, les réponses collectées, classées, notées. Ces sondes sont coûteuses et parfois indisponibles — et c'est ici que notre méthode diffère de l'industrie. Quand aucune sonde réelle n'est disponible pour une marque, la composante n'est pas estimée : elle est nulle information. Le score se recalcule alors sur les trois composantes restantes, en renormalisant sur leur poids cumulé — soixante-quinze points au lieu de cent. La marque voit un score honnêtement dégradé dans sa couverture méthodologique, pas un chiffre maquillé. Nous avons mis des mois à éliminer de nos pipelines les scorings de visibilité IA inventés ; cette purge est, de notre point de vue, l'une des décisions les plus importantes de l'histoire du produit.

✓
La règle du zéro fabriqué
Un score affiché sans sonde IA réelle est calculé sur trois composantes, renormalisé, et signalé comme tel. Aucune estimation, aucune interpolation, aucun chiffre décoratif. Un score plus faible mais vrai vaut mieux qu'un score flatteur et inventé.

Composante 3 : la diversité de sources

La diversité compte les sources distinctes couvrant la marque sur la période, chaque média indépendant ajoutant des points — quinze par source, plafonné à cent. Le raisonnement est médiatique avant d'être statistique : dans des paysages concentrés comme les nôtres, une marque couverte par un seul titre dominant est exposée à la humeur d'un seul rédacteur en chef. Diversité ne veut pas dire volume : trois cents reprises d'un même communiqué sur des agrégateurs valent moins, à nos yeux, que trois titres qui enquêtent. Le plafonnement évite qu'une marque très couverte atteigne mécaniquement le maximum.

Composante 4 : l'exposition de crise

La composante de crise retranche douze points par alerte active sur la marque, sans descendre sous zéro. Une alerte active est un épisode qualifié — pas chaque article négatif, mais un foyer identifié : une affaire, une panne, un contentieux, un mouvement social. La composante remonte à mesure que les alertes se clôturent, ce qui donne au score une mémoire de convalescence : une marque sortant de crise voit son score se réparer progressivement, ce qui est exactement le comportement que la direction attend d'un indicateur de réputation.

Note, classe et tendance

La note finale est la somme pondérée, arrondie à l'entier. Elle se traduit en classe : A+ à partir de quatre-vingt-dix, A à quatre-vingts, B à soixante-dix, C à soixante, D à cinquante, F en dessous. La tendance compare au score précédent avec une hystérésis d'un point : il faut plus d'un point d'écart pour afficher une flèche, à la hausse comme à la baisse. Sans cette hystérésis, le score clignote avec le bruit et l'équipe cesse de le regarder — le pire destin d'un indicateur.

Exemple illustratif — une marque à 68 (classe C)
68
HarchIQ

Ce que le HarchIQ n'est pas

  • Ce n'est pas une mesure financière : il ne prédit ni cours de bourse ni chiffre d'affaires ; il décrit un état de couverture médiatique.
  • Ce n'est pas un verdict moral : une marque agressive en communication peut afficher un bon score ; une marque discrète et saine un score moyen.
  • Ce n'est pas un oracle : il résume le flux observable, il ne connaît pas ce qui ne s'est pas encore écrit.
  • Ce n'est pas une boîte noire : chaque composante est traçable jusqu'aux articles qui l'alimentent — c'est la condition pour qu'un analyste puisse contester le score, et donc lui faire confiance.

Publier sa méthode expose au débat — des analystes contesteront la pénalité de crise, d'autres la pondération de la visibilité IA. Tant mieux : un score contestable est un score améliorable. L'alternative industrielle — des scores propriétaires, opaques et flatteurs — produit des comités où l'on débat d'un chiffre magique. Nous préférons les comités où l'on débat du monde réel que le chiffre résume.

Tags
#HarchIQ#score de réputation#méthodologie#sentiment analysis#visibilité IA#transparence algorithmique#media monitoring
KA
Écrit par

Karim Alaoui

Responsable moteurs IA, Harch Atelier

Karim dirige la pratique moteurs IA de Harch Atelier. Il a construit des pipelines de classification multilingues arabe-français-anglais pour l'analyse de médias nord-africains avant de rejoindre l'Atelier.

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