La recherche qualitative produit beaucoup de matière. Un carnet de bord vidéo de deux semaines avec trente participants peut facilement représenter des centaines de vidéos, des milliers de photos et de nombreuses heures de parole. Tout passer en revue prenait autrefois l’essentiel du temps du projet. L’IA change la donne, mais seulement si on l’utilise de façon à laisser le chargé d’études aux commandes et les preuves sous les yeux.
Là où l’IA aide le plus
Les transcriptions
La transcription est le gain le plus évident. Chaque vidéo et chaque note vocale peut être transformée en texte horodaté : vous lisez, cherchez et citez au lieu de tout regarder deux fois. Cliquez sur une ligne et la vidéo démarre à ce moment.
La traduction
Les études multipays devaient autrefois attendre les traducteurs. Aujourd’hui, une vidéo en allemand ou en polonais peut arriver avec une transcription dans la langue parlée et une traduction dans la langue principale de l’équipe. L’original reste disponible pour vérifier les nuances.
La lecture des photos et des écrans
Les photos et les enregistrements d’écran contiennent du texte : étiquettes, prix, menus, messages d’erreur. Lire ce texte permet de faire des recherches dedans. Une courte description de ce que montre une photo (« une porte de frigo avec trois marques de yaourt ») aide à la retrouver plus tard.
La recherche par le sens
La recherche par mot-clé trouve « cher ». La recherche par le sens trouve aussi « ça ne vaut pas le prix » et « j’attendrais une promo ». Pour un chargé d’études qui cherche toutes les mentions du prix, c’est la différence entre quelques résultats et tous les résultats.
Une première ébauche de thèmes
L’IA peut lire chaque réponse et chaque transcription d’une étude et proposer les principaux thèmes, avec le ressenti des participants pour chacun et les citations qui les étayent. C’est une première ébauche utile, surtout au début de l’analyse, quand vous ne connaissez pas encore la forme des données.
Là où l’IA peut induire en erreur
- Des citations inventées ou déformées. Un modèle de langage peut retoucher, fusionner ou inventer une citation qui sonne juste. En recherche, une citation qui n’a pas été prononcée est pire qu’aucune citation.
- Le contexte perdu. « J’adore » dit avec un soupir n’est pas de l’amour. Le texte seul ne voit ni le ton, ni les visages, ni la pièce.
- La majorité bruyante. Des thèmes soutenus par beaucoup de réponses courtes peuvent étouffer un point important développé en profondeur par deux personnes.
- Une fausse impression d’exhaustivité. Une liste de thèmes bien rangée donne une impression de travail fini. Elle a pu laisser de côté des réponses qui ne rentraient pas dans les cases, ou une matière trop volumineuse pour être lue d’un coup.
Cinq règles pour utiliser l’IA dans l’analyse qualitative
1. Chaque citation doit pouvoir être vérifiée
Chaque citation doit renvoyer à la contribution exacte ou au moment précis de la vidéo. Mieux encore, l’outil doit vérifier chaque citation mot pour mot par rapport à ce que le participant a dit, et écarter celles qu’il ne retrouve pas.
2. C’est le chargé d’études qui décide
Traitez les thèmes de l’IA comme des suggestions. Acceptez, modifiez ou rejetez chacun d’eux, et gardez une trace de ce que vous avez changé. Le client paie pour votre jugement, pas pour celui du modèle.
3. Regardez les extraits derrière le thème
Avant de mettre un thème dans le rapport, regardez quelques-uns des moments sur lesquels il repose. C’est là que vous repérez le soupir derrière « J’adore ».
4. Sachez ce qui a été laissé de côté
Si la matière est trop volumineuse pour un seul passage, l’outil doit indiquer quelle part il a laissée de côté, pour que vous puissiez analyser par parties, par exemple tâche par tâche.
5. Sachez où vont les données
Les participants ont accepté de partager leurs réponses avec vous, pas avec n’importe quel service d’IA dans le monde. Sachez quel fournisseur lit les données, et privilégiez une configuration où votre institut peut utiliser son propre compte d’IA, sous son propre contrat.
Coût et rapidité
L’IA coûte de l’argent, et les coûts s’additionnent sur de nombreuses études. Quelques choix simples aident : ne relancez pas la même analyse quand rien n’a changé, réutilisez les traductions des textes identiques, et lisez le texte des photos et des écrans avec un outil local, en ne recourant à l’IA que pour la courte description. Une analyse plus rapide et moins chère laisse plus de temps pour la partie que seul un chargé d’études peut faire.
L’approche de Zolensa
Sur Zolensa, chaque vidéo et chaque note vocale est transcrite et traduite dans la langue principale de l’étude, et les photos et enregistrements d’écran sont lus pour que l’on puisse y faire des recherches. L’onglet Analyse propose des thèmes avec leur tonalité, et chaque citation est vérifiée mot pour mot par rapport à la source, avec un lien vers le moment. Votre équipe accepte, modifie ou rejette chaque thème et transforme des citations en temps forts. Les instituts peuvent utiliser leur propre fournisseur d’IA : les données et les coûts restent sous leur propre contrat. Consultez les fonctionnalités pour en savoir plus.
