L'IA dans la recherche : Exploiter l'intelligence artificielle pour améliorer la recherche qualitative
La recherche qualitative est avant tout une question de compréhension des gens — de leurs pensées, sentiments, comportements et motivations. En tant que chercheurs qualitatifs, notre rôle est de dévoiler des insights profonds grâce à des techniques telles que les entretiens approfondis et les groupes de discussion. Nous nous appuyons sur la capacité à poser les bonnes questions et à interpréter les réponses pour accéder à des vérités sous-jacentes. Et certes, l’IA a sa place dans la recherche, mais quelle est exactement cette place ?
Le contact humain reste indispensable dans la recherche qualitative; les outils d’IA offrent de nouvelles manières d’approfondir notre travail. Les systèmes d’IA modernes, comme les chatbots, peuvent aider les chercheurs à élaborer de meilleures questions, à comprendre les tendances linguistiques émergentes et à exploiter des volumes de données historiques. Utilisés de manière réfléchie, ils ont le potentiel d’enrichir la génération d’insights qualitatifs.
Le pouvoir de l’IA
Les chatbots IA comme ChatGPT sont plus efficaces lorsqu’ils sont correctement sollicités. Poser les bonnes questions est au cœur même de la recherche qualitative. Comme l’explique Isabelle Landreville, « cela concerne la question, tout comme ce que je fais dans ma profession au quotidien. C’est à propos de la question ou du prompt. »
Plutôt que de poser une question excessivement complexe, Isabelle recommande de commencer une conversation avec un assistant IA en clarifiant votre mission et votre mandat. Un exemple d’incitation pourrait être : « Je recherche les perceptions de la marque X parmi les femmes âgées de 18 à 34 ans. Quelles questions recommandez-vous de poser pour mieux comprendre la relation de cette cible et ses attitudes envers cette marque ? »
Un chatbot IA peut rapidement générer des volumes d’idées de questions basées sur votre prompt. Bien que chaque question ne soit pas nécessairement pertinente ou pratique à inclure dans votre approche qualitative, disposer d’un grand nombre d’idées peut stimuler votre propre réflexion et l’optimisation des questions. L’IA aide à surmonter des obstacles comme la page blanche, vous permettant ainsi de tirer parti de votre créativité et de vos insights profondément humains.
Le modérateur demeure responsable de l’évaluation de la valeur qualitative des différentes questions. Vous voudrez peut-être analyser les questions générées par l’IA à travers des prismes tels que :
- Questions ouvertes versus questions fermées
- Utiliser un entonnoir en allant du plus large au plus spécifique
- Utiliser des techniques projectives versus des questions directes
- Susciter une réponse émotionnelle
- Y a-t-il une opportunité de narration ?
Observez les questions générées par l’IA comme un point de départ à partir duquel construire plutôt que comme une solution finale. Identifiez et peaufinez les questions les plus pertinentes pour obtenir les meilleurs insights ciblés que vous recherchez.
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Comprendre les tendances linguistiques
Le langage évolue continuellement, surtout parmi les plus jeunes. Certains termes d’argot deviennent populaires tandis que d’autres disparaissent. En tant que chercheurs qualitatifs, rester au fait des derniers mots utilisés par nos groupes cibles est crucial pour communiquer efficacement avec eux et interpréter avec précision ce qu’ils partagent.
Interagir régulièrement avec un Chatbot IA offre une visibilité inestimable sur les tendances linguistiques changeantes. Isabelle explique comment elle a pu avoir des conversations quotidiennes autour d’un café avec ChatGPT pour « me donner une idée de la langue que les gens utilisent ». Pour des recherches axées sur les adolescents ou la culture jeune, elle peut questionner le Chatbot en demandant les derniers termes d’argot utilisés par les 13-19 ans autour de sujets comme les rencontres, la mode, les jeux, etc.
La réponse du Chatbot IA donne un aperçu des termes et expressions populaires utilisés en ce moment par des groupes de sous-cultures spécifiques. Les chercheurs peuvent ensuite utiliser ces informations linguistiques pour affiner les guides de discussions, briefer les animateurs, mieux converser avec les participants lors d’entretiens/groupes de discussion ou encore s’assurer que l’interprétation reste pertinente.
Enrichir l’analyse en utilisant des données historiques
Les outils d’IA offrent un accès instantané à des volumes de données historiques bien plus importants que ceux que peut contenir la mémoire individuelle. Une IA connectée à des données historiques garantira des informations facilement trouvées et bien présentées dans leur contexte.
« Nous avons 50 ans d’expérience dans ce domaine. Et donc, il y a de grandes leçons apprises et de grandes données historiques que vous n’avez peut-être pas à portée de main », explique Isabelle. L’équipe de Sylvestre & Co. exploite d’ailleurs une IA interne capable de rechercher rapidement et en toute sécurité sur les serveurs de l’entreprise les insights pertinents issus de recherches passées en fonction de requêtes spécifiques.
Plutôt que de se fier uniquement à la mémoire personnelle et de fouiller manuellement dans d’anciens rapports, l’IA met instantanément en lumière des informations pertinentes provenant des archives qualitatives. Cela alimente une meilleure conception de la recherche fondée sur des approches antérieures prouvées. Cela permet également des comparaisons historiques pour identifier les changements culturels et les tendances émergentes sur plusieurs décennies. L’intelligence combinée des chercheurs humains et de l’IA conduit finalement à des recherches qualitatives de meilleure qualité.
Le partenariat machine-homme
Bien que les systèmes d’IA comme ChatGPT possèdent des capacités puissantes, Isabelle met en avant une approche qualitative efficace qui combine « la beauté de la créativité et de l’insight humain » avec la rapidité, l’habileté linguistique et la capacité de rappel de l’IA. Les machines et les humains jouent des rôles complémentaires et se renforcent mutuellement.
En effet, les Chatbots aident les chercheurs à générer rapidement des idées de questions, à comprendre la linguistique culturelle et à exploiter les données historiques. L’insight humain, quant à lui, affine et concentre ensuite ce contenu pour élaborer des plans de recherche qualitative optimisés. Les personnes dirigent également des entretiens empathiques ainsi que des interprétations, tandis que les machines peuvent analyser des volumes de données.
La recherche qualitative reste une pratique centrée sur l’humain au cœur de sa démarche. Mais intégrer de manière réfléchie de nouveaux outils d’IA permet de mieux écouter, de mieux comprendre et d’extraire des insights des personnes que nous cherchons à connaître. « Cela nous aide à mieux nous préparer et à être plus efficace », conclut Isabelle.
L’avenir de la recherche qualitative repose sur cette fusion harmonieuse de la créativité humaine avec les capacités de l’IA. Il ne fait aucun doute que l’IA a sa place en recherche. Ensemble, nous découvrirons des insights plus riches et nous favoriserons une prise de décision plus éclairée. Les machines peuvent améliorer et développer les découvertes riches en contexte que seuls nous, les humains, pouvons réaliser.
