L’intelligence artificielle (IA) est un domaine de l’informatique dont le but est de recréer un équivalent technologique à l’intelligence humaine. L’IA n’est pas une technologie à part entière, mais un ensemble de technologies et d’outils.
L’intelligence artificielle dans le domaine des Etudes et Sondages, sur la base de différents outils spécialisés, permet notamment :
- La conception de questionnaires d’enquêtes, pouvant comporter des adaptations par cible.
- Les relances de questions ouvertes sur des plateformes communautaires Web (modération automatisée ou semi-automatisée).
- Le recoupement d’informations trouvées sur le Web (« fact-checking »).
- La retranscription « speech to text » des entretiens qualitatifs.
- La recherche documentaire et la veille via la conception de prompts, sur Internet (dont réseaux sociaux), sur les données de search associées (private equity, insights, signaux faibles et tendances, SEO…).
- La correction des erreurs d’orthographe, les fautes de grammaire, les problèmes de structure, ainsi que les maladresses de langage ou les tournures inappropriées.
- La codification automatique (sentiments, émotions, motifs d’insatisfaction…) et la synthèse de verbatims
- La segmentation fine des marchés, en identifiant des sous-groupes de consommateurs aux comportements similaires, ce qui aide à créer des stratégies marketing différenciées selon certains types de personas.
- La reformulation de l’analyse en termes de style, de tonalité…
- La synthèse (résumé) de documents bruts, de l’analyse détaillée des données, avec les citations clés, les topics (résumés des différentes parties), les mots clés…
- La traduction de verbatims, de guides d’entretien et de questionnaires, de rapports…
- La génération de diaporama PowerPoint, de présentations orales audio.
Avec des possibilités de demander de la mise en forme en termes :
- De plan (titres et sous-titres).
- De photos, d’icônes…
- De graphiques.
- De tableaux.
Elle permet de gagner du temps, à charge de bien préciser les attendus des tâches à réaliser, de bénéficier d’une base documentaire saine, de maîtriser l’ingénierie des prompts et de vérifier, néanmoins, la qualité des travaux délivrés, sachant que :
- Les modèles d’IA peuvent reproduire ou amplifier les biais présents dans les données d’entraînement, menant à des conclusions erronées.
- Les données incomplètes ou de mauvaise qualité peuvent entraîner des analyses incorrectes.
- Les décisions prises par l’IA peuvent être difficiles à interpréter, ce qui complique la validation des résultats.
Les outils disponibles dans ce domaine sont, par exemples, les suivants :
- SurveyMonkey avec Genius.
- Qualtrics XM.
- QuestionPro avec QxBot.
- Synthesio.
- Sphinx Quali.
Leurs critères de choix doivent se baser notamment sur :
- La facilité de configuration.
- La convivialité d’utilisation
- La qualité des réponses
- Les temps de réponse
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