L’analyse des questions ouvertes et des verbatims représente un défi majeur dès que les volumes textuels sont conséquents. Les méthodes traditionnelles sont dépassées, les outils de text mining supplantés par l’IA générative qui permet aux entreprises de tirer pleinement parti des données riches fournies par leurs clients ou employés, de comprendre rapidement et efficacement les attentes et les ressentis exprimés.
Les questions ouvertes occupent une place centrale dans les enquêtes et sondages. Elles offrent aux répondants la liberté de s’exprimer sans être limités par des choix prédéfinis.
Cela permet de recueillir des verbatims, c’est-à-dire des réponses textuelles détaillées, qui peuvent révéler des informations précieuses sur les attentes, sentiments et préoccupations des participants.
Pourquoi poser des questions ouvertes ?
Les questions ouvertes présentent des avantages considérables, en particulier :
Richesse des réponses
Contrairement aux questions fermées, elles permettent de capter des détails et des nuances qui seraient passés inaperçus dans un format plus restrictif.Flexibilité
Elles laissent la possibilité aux répondants de formuler leur pensée avec leurs propres mots, permettant ainsi d’accéder à des idées nouvelles ou inattendues.Compréhension profonde
Les verbatims offrent une vision directe de ce que pense réellement l’individu, sans que sa réponse soit influencée par des choix de réponses prédéterminés.
Cependant, cette richesse entraîne un défi majeur : l’analyse de ces réponses. Le volume de données peut rapidement devenir trop conséquent à gérer manuellement, en particulier lorsque les enquêtes sont massives ou récurrentes.
L’analyse des verbatims : un défi transformé par l’IA générative
Traditionnellement, analyser les verbatims était une tâche longue et complexe, exigeant une codification manuelle, comme mentionné dans l’article ci-dessous.
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La post-codification des réponses aux questions ouvertes
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L’article qui précède ne se contente pas d’expliquer la méthode traditionnelle pour post-coder les réponses aux questions ouvertes, à partir d’une table de codification. Il présente également les solutions automatiques de text mining qui sont apparues depuis les années 2000. Et sont toujours utilisées, notamment par les grandes entreprises.
Mais aujourd’hui, avec l’émergence de l’IA générative, des outils comme ChatGPT facilitent cette tâche, et mieux encore la mettent à la portée de tous.
L’IA permet de traiter automatiquement et rapidement ces données textuelles, tout en conservant une analyse approfondie de chaque verbatim.
1. L’IA pour une analyse exhaustive et rapide
La force de l’IA réside dans sa capacité à traiter des volumes importants de texte, en maintenant une rigueur constante dans l’analyse. Contrairement à un humain, qui pourrait perdre en efficacité face à des centaines de réponses, l’IA peut analyser chaque verbatim avec la même précision, peu importe leur nombre.
2. Détection des thématiques et des sentiments
Grâce aux algorithmes avancés de traitement du langage naturel, l’IA générative est capable de comprendre :
Les thèmes abordés
L’IA catégorise automatiquement les réponses selon les sujets, qu’il s’agisse de satisfaction client, de problèmes récurrents ou d’opportunités d’amélioration.Les sentiments exprimés
Elle identifie si le ton est positif, négatif ou neutre, permettant ainsi de prioriser les problèmes à résoudre rapidement.
Cela permet une catégorisation en temps réel des verbatims en fonction du contexte métier, garantissant une analyse qui s’avère le plus souvent extrêmement pertinente.
Nous en avons fait nous-même l’expérience chez Questio. Il y a quelques années, face à des volumes textuels qui n’étaient en général pas très importants, nous utilisions encore la méthode manuelle pour postcoder les réponses aux questions ouvertes (nous n’avons en effet pas développé de fonctionnalité de text mining dans notre outil questionnaire-pro).
Mais dernièrement, nous avons eu à analyser une quantité de verbatims plutôt inhabituelle par rapport au type d’enquêtes que nous réalisons. Il s’agissait d’une enquête interne auprès des salariés d’une organisation importante, avec plusieurs questions ouvertes dans le questionnaire, en tout 290 réponses aux questions ouvertes, représentant près de 10.000 mots de contenu. Je vous précise que j’ai tout lu et contrôlé en détail mais autant vous dire que l’IA générative m’a été d’une aide précieuse pour réaliser la synthèse !
3. Détection des signaux faibles et des tendances émergentes
Dans un contexte plus large que celui des enquêtes et sondages, l’analyse automatique des verbatims clients aide également à repérer les signaux faibles : des indices précoces de mécontentement, des tendances émergentes ou encore des risques potentiels (résiliation, bad buzz, etc.).
questionnaire-pro, logiciel d'enquêtes édité par Questio
Nombreux types de questions pour s’adapter à tous les besoins de recueil de réponses par questionnaire
Les bénéfices concrets de l’IA dans l’analyse des verbatims
L’intégration de l’IA dans l’analyse des questions ouvertes offre plusieurs avantages tangibles :
Gain de temps considérable
Ce qui prenait autrefois des heures, voire des jours, peut être réalisé en quelques minutes.Objectivité et précision
L’IA élimine les biais subjectifs humains dans l’interprétation des réponses.Efficacité accrue
Avec la capacité de traiter un grand nombre de réponses sans perte d’information, l’IA assure une couverture totale des retours.Mesures proactives
En analysant les verbatims de manière approfondie, l’IA suggère des actions correctives ou préventives basées sur les retours.
Exemples d’utilisation de l’IA dans l’analyse des verbatims
Dans le cadre d’une enquête de satisfaction client, une entreprise peut intégrer un outil d’IA générative pour analyser les commentaires laissés par les clients. En quelques secondes, l’IA identifie les points de friction dans le parcours client, les aspects appréciés ainsi que les tendances générales en matière de satisfaction. L’outil peut ensuite générer des rapports personnalisés avec des recommandations pour améliorer l’expérience client.
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De même, dans les enquêtes sur le bien-être au travail, l’IA peut aider à catégoriser les verbatims des salariés, repérant rapidement les sources de mécontentement ou de satisfaction, facilitant ainsi la mise en place de plans d’action adaptés.
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questionnaire-pro est la plate-forme logicielle d’enquêtes en ligne éditée par Questio, pour concevoir des questionnaires, les diffuser et collecter les réponses directement sur internet (logiciel SaaS, essai gratuit 30 jours en toute autonomie).
Questio propose également à ses clients un accompagnement et des prestations de service ou développements sur-mesure pour les enquêtes, sondages et auto-diagnostics digitaux (contactez-nous pour un devis ou une proposition personnalisée).
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