Grâce à une puissante intelligente artificielle de TAL (Traitement automatique du langage, ou NLP – Natural Language Processing), Yakadir est ensuite en mesure de transformer la parole en texte (la parole n’est pas conservée), de la "nettoyer" et de détecter les sujets qui y sont abordés. "On va créer des nuages de mots avec les termes et thématiques les plus usités : 'maltraitance', 'délai d’attente', 'propreté'… Chaque thématique est ensuite catégorisée selon son degré de 'positif' ou 'négatif' grâce au 'sentiment analysis' ou analyse des émotions. Les thématiques peuvent ainsi servir d’indicateurs de points d’amélioration et d’optimisation", détaille le porteur de projet, qui ne cache pas vouloir que Yakadir devienne à moyen terme la plus grande base de données qualitatives en santé en France. Il ajoute : "Jusqu’ici on avait, d’un côté, des messages Facebook (et autres réseaux sociaux), des avis Google assez courts qui ne permettaient pas de reconstituer des parcours de vie, santé, ou soins et, de l’autre, des entretiens libres ou dirigés longs et contraignants qui ne concernaient qu’une infime partie de patients volontaires et disponibles. Yakadir permet, quant à elle, de recueillir de véritables récits de vie – sans contraintes pour ceux qui maitrisent mal l’écrit qui plus est !"
Depuis son lancement, Yakadir a déjà enregistré 380 messages vocaux pour 239h heures de durée de parole. Les cinq sujets tendances du moment sont : la maltraitance (35 % des messages évoquent ce mots, associé aux termes douleur, non considération, femme..), Crise énergétique (présent dans 30 % des messages), Douleurs chroniques (15%), Harcèlement (10 %) et Handicap (10 %). Viennent ensuite des sujets autour de l’endométriose, l’errance médicale ou la parentalité.