Free, c'est la carte. Paid, c'est la lecture.

Le Scent Coach est un système de recommandation IA conçu spécifiquement pour la découverte de parfums. Deux composants techniques le font fonctionner ensemble.

Un frontier large language model. « Frontier » désigne ici un modèle à l'état de l'art — la même classe de systèmes que ceux qui alimentent les outils d'IA les plus capables disponibles aujourd'hui. Il lit vos réponses, interprète l'intention, capte des signaux subtils et raisonne sur les parfums qui vous iraient. Contrairement à un quiz à règles, il gère l'ambiguïté et les réponses ouvertes. Contrairement à un système de match par mots-clés, il comprend le contexte.

Un olfactory graph structuré. Une base de données propriétaire de 26 000+ parfums issus de 1 421 maisons, chacun classifié sur une douzaine de dimensions : top / heart / base notes, accords olfactifs, famille olfactive, sous-famille, sillage, longevity, saisonnalité, occasion, expression de genre, palier de prix et disponibilité chez les revendeurs. Pensez-y comme à une carte du monde du parfum, où chaque flacon est placé par rapport à tous les autres via des attributs partagés.

Le moteur de raisonnement interprète ce que vous voulez. L'olfactory graph ancre les recommandations dans des données structurées et réelles. Sans le graph, le LLM hallucinerait des notes absentes du flacon. Sans le LLM, le graph renverrait des lookups mécaniques au lieu de choix nuancés. La combinaison fait fonctionner le Scent Coach.

Voici ce qui se passe dans les trois minutes entre votre premier clic et l'apparition de votre shortlist à l'écran.

Étape 1 — Entretien conversationnel. Dix questions organisées en dix chapitres. Pas de jargon parfum. Les questions explorent différents axes : mémoire olfactive (une odeur qui vous rappelle quelqu'un, un lieu), identité aspirationnelle (comment vous voulez être perçu(e)), contexte (professionnel, social, intime), préférence sensorielle (à quel point vous voulez être remarqué(e) via le sillage) et attirance directionnelle (quelles familles vous attirent ou vous repoussent, même avant d'en connaître les noms).

Étape 2 — Inférence de profil. Le LLM lit vos dix réponses de manière holistique et infère un profil olfactif structuré — pas un seul label comme « boisé masculin » mais une distribution pondérée sur les familles, sous-familles, préférences d'accords, tolérance au sillage, ajustement saisonnier et couverture d'occasions. Important : le modèle infère aussi ce que vous voulez probablement éviter, souvent aussi informatif que ce que vous voulez.

Étape 3 — Requête sur le graph et scoring. Votre profil inféré devient une requête sur l'olfactory graph. Chaque parfum de la base est scoré selon sa correspondance sur les dimensions pertinentes. Le scoring est multi-dimensionnel — un parfum peut être un quasi-parfait match de famille mais échouer sur le sillage ou la saisonnalité, et le score global le reflète. Des centaines de candidats survivent au filtrage initial, puis sont classés.

Étape 4 — Sélection de shortlist avec contraintes de diversité. Le Scent Coach gratuit présente six flacons correspondants ; le Premium Report payant (en Monthly et Annual) les ramène à trois choix choisis à la main avec un contexte plus profond. Dans les deux cas, les top picks ne sont pas simplement « les mieux notés ». Nous appliquons des contraintes de diversité pour que votre shortlist propose de vraies alternatives : généralement un pick d'ancrage sûr, des variantes de familles adjacentes, et au moins une option un peu plus audacieuse. Des choix quasi identiques seraient une moins bonne réponse que des directions vraiment différentes.

Étape 5 — Génération du raisonnement. Le LLM écrit une explication lisible par un humain pour chaque pick. Pourquoi celui-ci correspond à votre profil, à quelles réponses il répond, ce que vous pouvez en attendre en dry-down, longevity et sillage. Cette étape distingue le Scent Coach d'un moteur de recommandation classique — vous ne recevez pas qu'une liste, vous recevez le raisonnement.

Étape 6 — Comparaison revendeur en direct. Pour chaque pick, nous interrogeons les prix actuels chez les grands revendeurs européens — déploiement progressif au fil de l'arrivée de nos partenaires d'affiliation — et les affichons côte à côte. Vous allez là où c'est le moins cher. Nous gagnons une commission d'affiliation quel que soit le revendeur choisi, donc nos recommandations ne penchent jamais vers le revendeur à plus haute marge.

L'olfactory graph est la colonne vertébrale du Scent Coach. La façon dont il est construit, maintenu et mis à jour compte — voici donc le tableau complet.

Données sources. Le jeu de données initial est assemblé à partir de bases de données publiques de parfums et d'informations directes des marques (pyramides de notes, descriptions officielles, classifications de famille), enrichi de données communautaires lorsque disponibles. Nous construisons des relations directes avec les maisons niche et indie pour des mises à jour de listing en direct.

Classification. Chaque parfum est classifié sur une douzaine d'attributs structurés : top / heart / base notes, famille olfactive et sous-famille, note de sillage, note de longevity, ajustement saisonnier, adaptation aux occasions, expression de genre (lorsque déclarée) et palier de prix. Les classifications viennent d'un mélange de données déclarées par les marques, de consensus communautaire structuré et de notre propre revue éditoriale pour les pièces niche et indie où la donnée publique est mince.

Disponibilité revendeur. Pour chaque parfum, nous suivons quels revendeurs européens le commercialisent actuellement. Pour les parfums dont les partenariats revendeur sont live, le statut de stock et le prix sont interrogés en quasi-temps réel. Le réseau revendeur se déploie sur les grandes vitrines européennes.

Cadence de mise à jour. La base est rafraîchie en continu. Les nouvelles sorties sont ajoutées dans les jours qui suivent le lancement. Les classifications existantes sont revues périodiquement face au nouveau consensus communautaire. Les prix revendeur sont quasi-live. Nous avons conçu le système pour que « la donnée périmée » ne soit pas un problème avec lequel on vit.

Ce que nous ne faisons pas. Nous ne vendons pas notre base. Nous n'entraînons pas de modèles tiers sur vos réponses au quiz. Nous ne promouvons pas de parfums dans le graph parce qu'une marque nous a payés — la classification est éditoriale, pas commerciale.

Nous sommes une entreprise européenne, construite aux standards européens. Voici ce que nous faisons et ne faisons pas avec vos données.

Un compte gratuit est requis pour faire le quiz — nous l'utilisons pour sauvegarder votre profil, construire une collection, vous permettre de revenir pour de nouvelles lectures, et donner de meilleures recommandations dans le temps. Vous pouvez supprimer votre compte et toutes les données associées à tout moment.

Nous sommes directs là-dessus parce que nous pensons que vous le méritez.

Trois façons d'utiliser le Scent Coach. Même moteur sur les trois, profondeur et engagement différents.

Le Scent Coach gratuit suffit à beaucoup pour trouver une direction — six parfums soigneusement correspondants sur la base de vos dix réponses au quiz, avec la possibilité de refaire un quiz tous les trois jours. Monthly est pour la lecture mensuelle plus profonde : un Premium Report avec trois flacons choisis à la main, des scores de correspondance, des conseils de port et des garde-fous honnêtes sur ce qu'il faut éviter. Annual est pour les enthousiastes qui veulent une lecture évolutive chaque mois, verrouillée au tarif annuel plus bas.

L'AI Act de l'Union européenne entre en pleine application le 2 août 2026. Parfuses a été conçu avec ses principes de transparence en tête dès le premier jour.

Concrètement : nous vous disons quand vous interagissez avec de l'IA. Nous expliquons notre raisonnement. Nous documentons comment notre système fonctionne (cette page fait partie de cette documentation). Nous ne prétendons pas être humains, et nous ne prétendons pas être infaillibles.

Si vous voulez en savoir plus — sur les données que nous utilisons, comment nos modèles sont entraînés, quelles sont les limites connues du système, ou comment demander vos données — écrivez-nous à hello@parfuses.com. Nous répondrons.